Estudo da fase de geração de implicantes primos do método de QuineMcCluskey buscando uma heurística - Santos, Manuel José Vasconcelos dos [UNESP] (2025)
O problema de minimização de funções Booleanas busca otimizar os circuitos lógicos mantendo sua funcionalidade e reduzindo custo de implementação. Há diversas técnicas de minimização de funções booleanas descritas na literatura, como o método de Quine-McCluskey, que gera todos os implicantes primos para então fazer a cobertura dos mintermos da função, empregando os implicantes primos gerados. É notável o baixo desempenho computacional do Método de Quine-McCluskey para funções com muitas variáveis. Algoritmos heurísticos têm atingido resultados satisfatórios quanto a essas limitações computacionais, como o programa Espresso. Na maioria das aplicações não se faz necessária a solução exata ou global da função, uma solução local ou mínima será suficiente. Neste trabalho implementou-se em linguagem de programação Python um algoritmo que modifica a fase de geração de implicante primos do método de Quine-McCluskey, de modo a gerar implicantes primos num período relativamente curto de tempo, quando comparado com o método de Quine-McCluskey tradicional. Para avaliar a eficiência, o algoritmo proposto foi comparado com o método de Quine-McCluskey tradicional e com o programa Espresso, considerando a quantidade de memória utilizada, o tempo de execução, os termos gerados e os custos das soluções geradas. A partir dos resultados obtidos pode-se concluir que, o método Quine-McCluskey modificado tem menor tempo de execução que o método de Quine-McCluskey tradicional, e menor tempo de execução que o programa Espresso para menos de 8 variáveis de entrada. Para funções com poucas variáveis o método de Quine-McCluskey tradicional faz menor uso de memória que o método de Quine-McCluskey modificado. Entretanto, do ponto de vista da minimização o método de Quine-McCluskey modificado não apresenta um resultado satisfatório, pois não gera uma solução de custo mínimo para a maioria dos casos ensaiados, como geram o método de Quine-McCluskey tradicional e o programa Espresso.