Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Medeiros, Denis Ricardo da Silva |
| Orientador(a): |
Fernandes, Marcelo Augusto Costa |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/31196
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Resumo: |
Este trabalho propõe duas implementações de algoritmos genéticos voltadas para dispositivos com limitações em consumo de energia, baixo custo, e quantidade de memória: uma versão autônoma, para ser uttilizada em um único dispositivo, e uma versão distribuída, para ser usada em múltiplos dispositivos simultaneamente. A motivação deste trabalho é adaptar e otimizar essa importante técnica de inteligência artificial para que ela possa ser usada em inúmeras aplicações que tradicionalmente não era viável, como em microcontroladores. No trabalho, é feita uma investigação sobre como otimizar cada segmento do algoritmo e são fornecidos detalhes específicos sobre as duas implementações, incluindo seus códigos-fonte. Além disso, vários experimentos e simulações para diferentes cenários foram realizadas para validar seu funcionamento correto usando a técnica de Hardware-In-Loop, bem como para descobrir limitações nos parâmetros do algoritmo. A implementação autônoma é comparada a outro trabalho da literatura e ela é mais rápida e usa menos recursos. Para a versão distribuída, uma importante análise feita foi verificar se ela pode ser mais rápida que a versão autônoma, mas também mais eficiente em termos de consumo de energia ao se reduzir a frequência e a tensão de operação desses dispositivos. Por fim, esta investigação pôde determinar qual é o limite a partir de onde a versão distribuída, mesmo com uma alta sobrecarga devido à comunicação entre os dispositivos, se torna mais rápida ou mais eficiente em termos de consumo energia quando comparada à outra versão. |
