Elektronik devrelerin evrimsel algoritmalarla tasarımı

Abstract

Bu tezde, Evrimleşebilen Donanım (Evolvable HardWare-EHW) konusununharici uygulamaları için geliştirilen Genetik Algoritma (GA) ile, ardışık lojik devretasarımı ve optimizasyonu amaçlanmıştır. Bu amaçla geliştirilen programdatasarlanması istenen devreye ait durum tablosundan yararlanarak, devreye uygulanangirişler, hafıza elemanlarındaki durum değişiklikleri ve devre çıkışına olan lojik etkisigibi ardışık lojik devrelerin tasarımı için gereken veriler GA'ya aktarılmıştır. Bu verilerdoğrultusunda GA, belli bir sayıda çözüm topluluğuna genetik operatörleri sırasıylauygulayarak belli bir sonlandırma kriterine göre işleyişi tamamlamıştır. Elde edilençözümler elektronik simülasyon programında denenerek sağlamaları yapılmıştır.Deneyler için seçilen devrelerin bir kısmında istenen fonksiyon %100'üsağlanırken, bir kısmında yaklaşık sonuçlar elde edilmiştir. 1 girişli 2 durumlu ve 2girişli 2 durumlu ardışık lojik devre tasarımlarında durum tablosu %100 başarı ile eldeedilirken, 4 girişli 2 durumlu ardışık lojik devre tasarımı için standart GA ile %82.8'likbaşarı elde edilmiştir. Bu başarı oranını arttırma amacıyla, adaptif mutasyon, tufanetkisi ve devre yoğunlaşma gibi soruna özel yaklaşımlar kullanılarak başarı oranındayaklaşık %5'lik bir artış sağlanmıştır. Ayrıca GA tarafından tasarlanan devrelerde,klasik tasarımdan farklı sonuçlar elde edilmiş ve tasarlanan devrelerdeki kapı sayısınınazaldığı gözlenmiştir.2007, 89 SayfaAnahtar Kelimeler: Ardışık lojik devre tasarımı, Genetik algoritma, Evrimleşebilendonanımlar

The aim of this study is to obtain sequential logic circuit design and itsoptimisation via Genetic Algorithm (GA) which is developed for extrinsic EvolvableHardWare (EHW) application. Firstly via statement table or statement diagrams ofcircuit that should be designed, necessary data like statement changing that is occuredwhile passing from previous statement through following statement in memoryelements, applied inputs to the circuits and effects of these changings to the output ofcircuit, to design cascade circuit were transferred to GA. Thanks to these data, GAmight constitute a certain number of solution classes that have gene number and viaappliying genetic operators to this solution classes respectively, according to a certainconclusion criteria and/or generation number, operation of GA was concluded.Obtained solutions and truth of electronic circuit were shown with drawings after tryingin simulation program.Although in this study some of acquired circuits obtained the desired circuits,some of them obtained approximately results. In design of sequential logic circuits whichhave 1 input 2 states and 2 inputs 2 states, statement table was obtained with rate of 100%. But in design of sequential logic circuits which have 4 inputs 2 states, traditional GAobtained the statement table with rate of 82.8 %. To increase the rate of success a fewapproaches were used such as adaptive mutation, cataclysm effect and intensify to partof combinational circuit. Success rate of obtaining the statement table was increasedapproximately 5 % with these approaches. In some circuits which are desired to designby GA obtained different results when compared with conventional design. In some ofdesigns were reduced the number of logic gates.2007, 89 PagesKey Words: Sequential circuit design, Genetic algorithms, Evolvable hardware.