Evolvable hardware design based on a novel simulated annealing in an embedded system
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY The auto‐design of electronic circuits for the next generation Information Technology (IT) computing environments is currently one of the most extensively studied issues in the field of evolvable hardware (EHW) architectures. It aims to improve the reliability and fault‐tolerance of hardware systems using embedded techniques. As the scalability of logic circuits becomes larger and more complex nowadays, its auto‐design is more and more difficult. In order to improve the efficiency and the capability of digital circuit auto‐design, in this paper, a multi‐objective simulated annealing (MSA)‐based increasable evolution approach is proposed in an embedded system. First, an extended matrix encoding method is used to indicate the potential performance of a circuit. Therefore, the risk of deleting a circuit with a good developing potential during evolution can be reduced. Second, we consider each output of a digital circuit as an objective, and MSA is designed for digital logic circuits with gradual evolution scheme. In the process of evolution, each objective is evolved in parallel with adaptive mechanism of neighborhood and a performance evaluation. Finally, a framework of online evolution with macro‐blocks is employed to implement MSA on a field‐programmable gate array efficiently and securely. In our experiments, six arithmetic circuits are designed to assess the performance of MSA with gate‐level and function‐level approaches comparing to other algorithms. The comparison results show that our method is very efficient in the auto‐design of EHW. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».