Detail publikace
EA-based Resynthesis: An Efficient Tool for Optimization of Digital Circuits
Špatná škálovatelnost výpočtu fitness funkce byla hlavní příčinou, proč se nedařilo po dlouhou dobu aplikovat evoluční algoritmy v oblasti optimalizace číslicových obvodů. Zavedením formálních technik jako jsou SAT a BDD solvery se tento problém podařilo významně redukovat a evoluční techniky tak bylo možné aplikovat i na komplexní číslicové obvody. Nyní však čelíme jinému problému - omezené škálovatelnosti reprezentace, kdy efektivita evoluční optimalizace klesá se zvětšující se složitostí optimalizovaných obvodů. Abychom překonali tento problém, navrhujeme použít koncept lokální resyntézy, tj. extrahovat z obvodu menší celky, které jsou nezávisle optimalizováný a jejich optimalizovaná podoba je implantována zpět do původního obvodu. V článku jsou vyhodnoceny dva komplementární přístupy. Experimentálně bylo ukázáno, že navržená technika umožňuje dosáhnout mnohem lepších výsledků oproti existujícím optimalizátorům pracujícím na globální úrovni.
@ARTICLE{FITPUB12104, author = "Jitka Kocnov\'{a} and Zden\v{e}k Va\v{s}\'{i}\v{c}ek", title = "EA-based Resynthesis: An Efficient Tool for Optimization of Digital Circuits", pages = "287--319", journal = "Genetic Programming and Evolvable Machines", volume = 21, number = 3, year = 2020, ISSN = "1389-2576", doi = "10.1007/s10710-020-09376-3", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/12104" }