[en] SYNTHESIS OF ELECTRONIC CIRCUITS FOR EVOLUTIONARY COMPUTING

• Main Author: RICARDO SALEM ZEBULUM
• Other Authors: MARCO AURÉLIO CAVALCANTI PACHECO
• Language: pt
• Published: MAXWELL 2005
• Subjects: [pt] ALGORITMO GENETICO; [en] GENETIC ALGORITHM; [pt] SINTESE; [en] SYNTHESIS; [pt] OTIMIZACAO; [en] OPTIMIZATION; [pt] COMPUTACAO EVOLUCIONARIA; [en] EVOLUTIONARY COMPUTATION; [pt] DIGITAL; [en] DIGITAL
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=7566@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=7566@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7566

[pt] Esta tese investiga a utilização de computação evolutiva aplicada à síntese de circuitos eletrônicos. A computação evolutiva compreende uma classe de algoritmos que utilizam certos aspectos da evolução natural como metáforas. Particularmente, a seleção natural, a recombinação de material genético e a mutação são os mecanismos biológicos nos quais a maior parte destes algoritmos evolutivos buscam inspiração. Embora algoritmos evolutivos tenham encontrado em problemas de otimização o seu maior potencial de aplicação, a utilização dos mesmos na síntese de circuitos eletrônicos vem sendo intensamente investigada nos últimos anos, dando início à área de pesquisa denominada de Eletrônica Evolutiva. Esta tese enfoca a área de eletrônica evolutiva sob o ponto de vista de engenharia de circuitos, e seu maior objetivo é oferecer embasamento teórico e experimental para proposta de novas ferramentas de Computer Aided Design (CAD) de circuitos eletrônicos. Nesta pesquisa, a utilização de algoritmos evolutivos não se restringiu àqueles que empregam apenas os três operadores genéticos descritos anteriormente, isto é, seleção, recombinação e mutação. Investigou-se a inclusão de novos métodos e operadores ao fluxo básico dos algoritmos evolutivos, com o propósito de melhorar seu desempenho em problemas na área de Eletrônica Evolutiva. Particularmente, estudou-se a utilização de complexidade através de sistemas com representação variável sistemas evolutivos que utilizem como metáfora o conceito biológico de especiação. Além disso, uma nova metodologia para otimização com múltiplos objetivos, baseada em conceitos de aprendizado de Redes Neurais Artificiais, for também concebida nessa tese. Realizou-se um amplo estudo de casos, abrangendo eletrônica analógica, digital e microeletrônica. Uma grande variedade de circuitos de caráter prático foi sintetizada, tais como: filtros, amplificadores, osciladores, retificadores, receptores, comparadores, multiplexadores e portas digitais básicas. Novos paradigmas de eletrônica evolutiva foram também concebidos, com o intuito de tornar os circuitos projetados competitivos com aqueles convencionalmente utilizados; estes paradigmas referem-se à forma como os circuitos são avaliados ao longo do algoritmo evolutivo. A plataforma para realização dos experimentos consistiu de simuladores de circuitos e também de circuitos integrados reconfiguráveis. Os resultados mostram que esta nova classe de ferramentas de CAD pode chegar a circuitos mais eficientes do que os obtidos por ferramentas convencionais. Além disso, circuitos eletrônicos sintetizados por computação evolutiva são em geral bastante distintos daqueles projetados convencionalmente, o que contribui para a concepção de novas metodologias de projeto. === [en] This thesis investigates the application of evolutionary computing techniques in the synthesis of electronic circuits. Evolutionary computation encompasses a particular class of algorithm which employ some aspects of natural evolution as metaphors. Particularly, most of these algorithms borrow ideas from the natural selection, genetic material recombination and mutation biological mechanisms. Even though evolutionary algorithms have been intensively investigates recently, starting a new research area called Evolutionary Electronics. This work focuses on evolutionary electronics from a enginnering perspective and the main objective is the proposal of a new generation of a Computer Aided Design (CAD) tools. Many case studies have been analysed, covering digital and analog microelectronics. The work aimed the achievement of competitive results comparing to other CAD tools. The research has made use of evolutionary algorithms tailored to these application, by including other genetic operators besides the ones defined above. The following methods have been embedded in the evolutionary methodology: memory based genetic algorithms, use of variable length representation systems and the use of the biological speciation metaphor. Furthermore, a new multiple-objective optimization method, based on artificial neural networks learning algorithms, has also been employed in the case studies. A large number of circuits of practical interest have been sysnthesised, such as filters, amplifiers, oscillators, rectifiers, receptors, comparators refer to new approaches for circuits evaluation, particularly in the digital domain. Circuit simulators and analog the reconfigurable circuits have been used as platforms for the evolutionary process. The results show that the circuits synthesided through evolutionary computation are, in some cases, more efficient than the human designed ones. Besides, the evolved circuits are usually quite different from their human designed counterparts, which can contribute to the creation of new design methodologies. The author identified many promising ways of evolutionary algorithms application in analog and digital design, which may, in the future, overcome conventional design in terms of area, speed and power consumption.