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dc.contributor.authorAlmeida, Manoel Aranda de
dc.date.accessioned2016-10-20T18:28:13Z
dc.date.available2016-10-20T18:28:13Z
dc.date.issued2016-03-04
dc.identifier.citationALMEIDA, Manoel Aranda de. Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2016. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8000.*
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8000
dc.description.abstractThe use of technology based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), a reconfigurable technology, has become a frequent object of study. This technique is feasible and a promising application in the development of embedded systems, however, the difficulty in finding a flexible and efficient way to perform such an application is their bigger problem. In this work, a virtual and reconfigurable architecture (AVR) in FPGA for hardware applications is presented using a Genetic Programming Software on the development of an optimal reconfiguration for this AVR, in order to build a hardware capable of performing a given task in an embedded system. This proposal is a simple, flexible and efficient way to achieve appropriate applications in embedded systems, when compared to other reconfigurable hardware techniques. The representation of phenotype of the proposed evolutionary system is based on a bi-dimensional network function elements (EF). The GPLAB tool for MATLAB is used in Genetic Programming, and the solution found by this procedure is converted into a memory mapping to represent the best solution, where it is used to reconfigure the hardware. In the tests, GPLAB found results for logic circuits in a few generations, and for image filters containing efficient solutions, where there was little hardware occupation, especially memory, in the cases this has been presented, with a reduced chromosome size, shows a proposal efficiency.eng
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopor
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rights.uriAcesso abertopor
dc.subjectArquitetura virtual reconfigurávelpor
dc.subjectFPGApor
dc.subjectHardware evolucionáriopor
dc.subjectGPLABpor
dc.subjectProgramação genéticapor
dc.subjectVirtual Reconfigurable Architectureeng
dc.subjectField Programmable Gate Arrayseng
dc.subjectEvolvable Hardwareeng
dc.subjectGenetic programmingeng
dc.subjectCartesian genetic programmingeng
dc.subjectEmbedded systemseng
dc.subjectProgramming embedded systemseng
dc.subjectDigital Image Processingeng
dc.titleSistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbridopor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Pedrino, Emerson Carlos
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6481363465527189por
dc.description.resumoO uso da tecnologia baseada em Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), de forma reconfigurável, para a solução de diversos problemas atuais, tem se tornado um frequente objeto de estudo. Essa técnica é de aplicação viável e promissora na elaboração de sistemas embarcados, porém, a dificuldade em encontrar uma forma flexível e eficiente de realizar tal aplicação é o seu maior problema. Neste trabalho, é apresentada uma arquitetura virtual e reconfigurável (AVR) em FPGA para aplicações em hardware, utilizando um software de Programação Genética na elaboração de uma reconfiguração ótima para esta AVR, de forma a construir um hardware capaz de efetuar uma determinada tarefa em um sistema embarcado. Esta proposta é uma forma simples, flexível e eficiente de realizar aplicações adequadas em sistemas embarcados, quando comparada a outras técnicas de hardware reconfigurável. A representação do fenótipo no sistema evolutivo proposto se baseia em uma rede de elementos de função (EF) bidimensional. A ferramenta GPLAB, para MATLAB, é usada na Programação Genética, e a solução encontrada por esta é convertida em um mapeamento de memória com o cromossomo da melhor solução, onde este é usado para reconfigurar o hardware. Nos testes realizados, a GPLAB encontrou resultados para circuitos lógicos em poucas gerações, e para filtros de imagem encontrou soluções eficientes, onde ocorreu pouca ocupação de hardware, principalmente da memória nos casos apresentados, apresentando um cromossomo de tamanho reduzido, o que demonstra uma boa eficiência da proposta.por
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpor
dc.ufscar.embargoOnlinepor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/2889169146811970por


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