Статья

Название статьи ЭВОЛЮЦИОННЫЙ СИНТЕЗ КОНЕЧНЫХ АВТОМАТОВ
Автор А.Н. Берёза, М.В. Ляшов
Рубрика РАЗДЕЛ VI. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ КОМПЛЕКСЫ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ И НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ
Месяц, год 07, 2011
Индекс УДК 004.27; 007.52
DOI
Аннотация Сложная цифровая система состоит из комбинационных и последовательностных логических схем, при этом поведение последовательностной схемы может быть описано конечным автоматом. Один из самых важных шагов в синтезе конечного автомата – это кодирование внутренних состояний. Задача кодирования внутренних состояний состоит в обнаружении лучшего назначения комбинаций триггеров к состояниям автомата. В современных системах автоматизированного проектирования для кодирования внутренних состояний конечного автомата используются алгоритмы NOVA, MUSTANG и их модификации. Однако сгенерированные коды состояний для конечного автомата являются далекими от оптимума. В данной статье рассмотрен разработанный эволюционный алгоритм кодирования внутренних состояний конечного автомата, показавший лучшие результаты по сравнению с традиционными методами.

Скачать в PDF

Ключевые слова Эволюционный синтез; NP-задача; конечный автомат; генетические алгоритмы.
Библиографический список 1. Закревский А.Д., Поттосин Ю.В., Черемисинова Л.Д. Логические основы проектирования дискретных устройств. – М.: Физматлит, 2007. – 592 с.
2. Соловьев В.В. Логическое проектирование цифровых систем на основе программируемых логических интегральных схем. – М.: Горячая Линия - Телеком, 2008. – 376 с.
3. Nedjah N. Evolvable Machines: Theory and Practice // Studies in Fuzziness and Soft Computing. – 2004. – Vol. 161. – 260 с.
4. Chyz˙ y M., Kosinґski W. Genetic Algorithm for the State Assignment Problem, Communications of the 10th International Symposium Intelligent Information Systems, Zakopane, Poland, 2001. – P. 7-11.
5. Belgasem A., Kalganova T. and Almaini A. (2002) Extrinsic Evolution of Finite State Machine. ACDM2002, UK. I. C. Paimee (Ed.) Published by Springer. – P. 157-168.
6. Гладков Л.А., Курейчик В.В. Генетические алгоритмы. – М.: Физматлит. 2006. – 320 с.
7. Ken McElvain. LGSynth93 Benchmark Set: Version 4.0. – Mentor Graphics. 1993. – 96 с.
8. Курейчик В.М. Биоиспирированный поиск с использованием сценарного подхода // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 7-12.
9. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – C. 16-24.

Comments are closed.