Estratégias de busca no projeto evolucionista de circuitos combinacionais - Manfrini, Francisco Augusto Lima (2017)
A computação evolucionista tem sido aplicada em diversas áreas do conhecimento para a descoberta de projetos inovadores. Quando aplicada na concepção de circuitos digitais o problema da escalabilidade tem limitado a obtenção de circuitos complexos, sendo apontado como o maior problema em hardware evolutivo. O aumento do poder dos métodos evolutivos e da eficiência da busca constitui um importante passo para melhorar as ferramentas de projeto. Este trabalho aborda a computação evolutiva aplicada ao projeto de circuito lógicos combinacionais e cria estratégias para melhorar o desempenho dos algoritmos evolutivos. As três principais contribuições resultam dessa tese são: (i) o desenvolvimento de uma nova metodologia que ajuda a compreensão das causas fundamentais do sucesso/fracasso evolutivo;(ii)a proposta de uma heurística para a semeadura da população inicial; os resultados mostram que existe uma correlação entre a topologia da população inicial e a região do espaço de busca explorada; e (iii) a proposta de um novo operador de mutação denominado Biased SAM; verificou-se que esta mutação pode guiar de maneira efetiva a busca. Nos experimentos realizados o operador proposto é melhor ou equivalente ao operador de mutação tradicional. Os experimentos computacionais que validaram as respectivas contribuições foram feitos utilizando circuitos benchmark da literatura.