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https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/24729| Título: | Proposta de implementação paralela de algoritmo genético em FPGA |
| Autor(es): | Torquato, Matheus Fernandes |
| Orientador: | Fernandes, Marcelo Augusto Costa |
| Palavras-chave: | FPGA;Hardware;Algoritmo genético;Processamento paralelo |
| Data do documento: | 1-Dez-2017 |
| Referência: | TORQUATO, Matheus Fernandes. Proposta de implementação paralela de algoritmo genético em FPGA. 2017. 73f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017. |
| Resumo: | Os Algoritmos Genéticos (AGs) são utilizados para resolver problemas de busca e otimização no qual, uma solução ótima pode ser encontrada utilizando um processo iterativo e transições probabilísticas. Todavia, dependendo do tipo de problema, o tempo para encontrar a solução pode ser elevado em máquinas sequenciais devido à complexidade computacional do algoritmo genético. Assim, esse trabalho possui como objetivo o desenvolvimento de um protótipo associado a uma implementação paralela de um algoritmo genético em FPGA (Field-programmable gate array). O principal objetivo do desenvolvimento dessa arquitetura é a otimização do tempo de processamento do sistema. Resultados associados com o tempo de processamento e a área ocupada para vários tamanhos de população foram analisados. Estudos relativos à precisão da resposta do algoritmo genético para o problema de otimização de funções com uma e duas variáveis também foram analisados para a implementação em hardware. Todo projeto foi desenvolvido utilizando a plataforma de desenvolvimento System Generator da Xilinx tendo como FPGA alvo um Virtex-7 xc7vx550t-1ffg1158 FPGA. |
| Abstract: | Genetic Algorithms (GAs) are used to solve search and optimization problems in which an optimal solution can be found using an iterative process and using probabilistic transitions. However, depending on the type of problem, the time required to find a solution can be high in sequential machines due to the computational complexity of genetic algorithm. This work proposes a parallel implementation of a genetic algorithm on fieldprogrammable gate array (FPGA). Optimization of the system’s processing time is the main goal of this project. Results associated with the processing time and area occupancy (in FPGA) for various population size are analyzed. Studies concerning the accuracy of the GA response for the optimization of functions with one and two variables were also analyzed for the hardware implementation. The project was developed using the System Generator software (Xilinx development platform) and the Virtex-7 xc7vx550t-1ffg1158 FPGA. |
| URI: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24729 |
| Aparece nas coleções: | PPGEE - Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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