On Area Minimization of Complex Combinational Circuits Using Cartesian Genetic Programming
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F12%3APU101751" target="_blank" >RIV/00216305:26230/12:PU101751 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CEC.2012.6256649" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/CEC.2012.6256649</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CEC.2012.6256649" target="_blank" >10.1109/CEC.2012.6256649</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
On Area Minimization of Complex Combinational Circuits Using Cartesian Genetic Programming
Popis výsledku v původním jazyce
The paper deals with the evolutionary post synthesis optimization of complex combinational circuits with the aim of reducing the area on a chip as much as possible. In order to optimize complex circuits, Cartesian Genetic Programming (CGP) is employed where the fitness function is based on a formal equivalence checking algorithm rather than evaluating all possible input assignments. The standard selection strategy of CGP is modified to be more explorative and so agile in very rugged fitness landscapes.It was shown on the LGSynth93 benchmark circuits that the modified selection strategy leads to more compact circuits in roughly 50% cases. The average area improvement is 24% with respect to the results of conventional synthesis. Delay of optimized circuits was also analyzed.
Název v anglickém jazyce
On Area Minimization of Complex Combinational Circuits Using Cartesian Genetic Programming
Popis výsledku anglicky
The paper deals with the evolutionary post synthesis optimization of complex combinational circuits with the aim of reducing the area on a chip as much as possible. In order to optimize complex circuits, Cartesian Genetic Programming (CGP) is employed where the fitness function is based on a formal equivalence checking algorithm rather than evaluating all possible input assignments. The standard selection strategy of CGP is modified to be more explorative and so agile in very rugged fitness landscapes.It was shown on the LGSynth93 benchmark circuits that the modified selection strategy leads to more compact circuits in roughly 50% cases. The average area improvement is 24% with respect to the results of conventional synthesis. Delay of optimized circuits was also analyzed.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
2012 IEEE World Congress on Computational Intelligence
ISBN
978-1-4673-1508-1
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
2379-2386
Název nakladatele
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Místo vydání
CA
Místo konání akce
Brisbane
Datum konání akce
10. 6. 2012
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000312859303081