dc.contributor.author | Almeida, Manoel Aranda de | |
dc.date.accessioned | 2016-10-20T18:28:13Z | |
dc.date.available | 2016-10-20T18:28:13Z | |
dc.date.issued | 2016-03-04 | |
dc.identifier.citation | ALMEIDA, 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.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8000 | |
dc.description.abstract | The 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.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights.uri | Acesso aberto | por |
dc.subject | Arquitetura virtual reconfigurável | por |
dc.subject | FPGA | por |
dc.subject | Hardware evolucionário | por |
dc.subject | GPLAB | por |
dc.subject | Programação genética | por |
dc.subject | Virtual Reconfigurable Architecture | eng |
dc.subject | Field Programmable Gate Arrays | eng |
dc.subject | Evolvable Hardware | eng |
dc.subject | Genetic programming | eng |
dc.subject | Cartesian genetic programming | eng |
dc.subject | Embedded systems | eng |
dc.subject | Programming embedded systems | eng |
dc.subject | Digital Image Processing | eng |
dc.title | Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Pedrino, Emerson Carlos | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6481363465527189 | por |
dc.description.resumo | O 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.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO | por |
dc.ufscar.embargo | Online | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/2889169146811970 | por |