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http://repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/5690
Título : | Diseño e implementación en hardware de un algoritmo bio-inspirado |
Autor : | Cruz Cortés, Nareli Moreno Armendáriz, Marco A. León Javier, Alejandro |
Palabras clave : | Field programmable gate arrays Genetic algorithms |
Fecha de publicación : | 2009 |
Editorial : | Instituto Politécnico Nacional. Centro de Investigación en Computación |
Resumen : | Existen una gran cantidad de algoritmos bio¬inspirados, sin embargo, se aplican en situaciones diferentes, es decir, algunos sirven para realizar optimización numérica y/o optimización combinatoria, otros para realizar aproximaciones de funciones o modelado, etc. Todos ellos están inspirados en la biología, por ejemplo, los algoritmos de colonia de hormigas, están inspirados en la forma en que estos insectos encuentran la ruta más corta para llegar al alimento, por lo que se emplean para la búsqueda de rutas óptimas en grafos. Dado un problema de optimización numérica global mono¬objetivo, podemos elegir algún algoritmo bio¬inspirado para atacar el problema. Sin embargo, existen problemas cuya optimización requiere ser realizada en tiempo real, generalmente esto es requerido para aplicaciones de ingeniería. En particular, hay algunas aplicaciones donde se requiere que los algoritmos sean ejecutados sobre un hardware de propósito específico, este es el caso del algoritmo bio¬inspirado que se implementó en este trabajo de tesis. El Algoritmo Genético Compacto (AGc) es una técnica de búsqueda que imita el comportamiento de un Algoritmo Genético Simple (AGS) con cruza uniforme. Su característica principal es la simplicidad del mismo y el manejo de un vector de probabilidad que emula la población. En este trabajo se realiza el diseño y la implementación de un Algoritmo Genético Compacto sobre un Field Programmable Gate Arrays (FPGA). El diseño se hace a través de un Lenguaje de Descripción de Hardware (HDL) para su posterior implementación sobre un FPGA de la marca Altera. Los resultados muestran que tener un algoritmo de búsqueda como un Algoritmo Genético Compacto en hardware, puede ser muy útil, ya que esto permite realizar optimización numérica global en tiempo real, y además permite incorporarlo en un chip que forme parte de una aplicación de mayor escala. // There exist a great quantity of bio¬inspired algorithms, however, they are used in different situations, that is, some them are useful for accomplishing numerical and/or combinatorial optimization, other ones to accomplish approximation of functions or modeling, etc. All of them are inspired in biology, that is, for example, the Ant Colony Optimization algorithms (ACO) are inspired in the way that these insects find the shorter way to arrive to food, this is why the ACO is used for searching optimal routes in graphs. For a given numerical single¬objective optimization problem, we can select a bio¬inspired algorithm to solving it. However, there exist some problems where the optimization must be accomplished in real time, this is generally required for engineering applications. In particular, there are some applications where it is necessary to execute the algorithm on a specific purpose hardware platform, this is the case of the bio¬inspired algorithm implemented in this work. The Compact Genetic Algorithm (cGA) is a searching technique that mimics the behavior of a Simple Genetic Algorithm (SGA) with uniform crossover. Its main characteristic is its simplicity and a probability vector that emulates the population. In this work the design and implementation of a Compact Genetic Algorithm on a Field Programmable Gate Arrays (FPGA) are accomplished. The design is done with the Hardware Description Language (HDL) for its later implementation on a FPGA of Altera. According to results, it is a viable option to have a searching algorithm like the Compact Genetic Algorithm on a FPGA, due that it can be used in real time applications. The proposed design allows its easy integration into a chip or module for building a larger¬scale application. |
Descripción : | Maestría en Ciencias de la Computación |
URI : | http://www.repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/5690 |
Aparece en las colecciones: | Maestría |
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