| dc.contributor | Fernandes, Marcelo Augusto Costa | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/7260802494386771 | |
| dc.contributor | https://orcid.org/0000-0001-7536-2506 | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/3475337353676349 | |
| dc.contributor | Silveira, Luiz Felipe de Queiroz | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4139452169580807 | |
| dc.contributor | Oliveira, José Alberto Nicolau de | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/2871134011057075 | |
| dc.contributor | Jacobi, Ricardo Pezzuol | |
| dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-4520-7641 | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/5285476213900200 | |
| dc.creator | Torquato, Matheus Fernandes | |
| dc.date | 2018-02-16T11:39:52Z | |
| dc.date | 2018-02-16T11:39:52Z | |
| dc.date | 2017-12-01 | |
| dc.identifier | 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. | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24729 | |
| dc.description | 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. | |
| dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | |
| dc.description | 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. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Brasil | |
| dc.publisher | UFRN | |
| dc.publisher | PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | FPGA | |
| dc.subject | Hardware | |
| dc.subject | Algoritmo genético | |
| dc.subject | Processamento paralelo | |
| dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA E DE COMPUTAÇÃO | |
| dc.title | Proposta de implementação paralela de algoritmo genético em FPGA | |
| dc.type | masterThesis | |
