Search

Cílem této diplomové práce je shrnout problematiku multikriteriálních genetických algoritmů a kartézského genetického programování. Podrobně je popsán algoritmus NSGAII a začlenění multikriteriální optimalizace do kartézského genetického programování (CGP). Navržená metoda multikriteriálního CGP byla ověřena na zvolených problémech z oblasti návrhu číslicových obvodů., The aim of this diploma thesis is to survey the area of multiobjective genetic algorithms and cartesian genetic programming. In detail the NSGAII algorithm and integration of multiobjective optimalization into cartesian genetic programming are described. The method of multiobjective CGP was tested on selected problems from the area of digital circuit design.

Tato práce se zabývá možností optimalizace testu číslicových obvodů pomocí multifunkčních logických hradel. Nejdůležitější částí práce je vysvětlení samotného principu optimalizace, který je popsán také formálními matematickými prostředky. Na základě tohoto popisu je v práci prezentováno několik možností využití. Ukázána je optimalizace testovatelnosti obdobná metodě vkládání testovacích bodů a jednoduchá metodika založena na základě SCOAP. Těžištěm práce je však metodika, která byla vytvořena pro optimalizaci testu obvodu. Ta byla implementována v podobě softwarových nástrojů. V práci jsou následně prezentovány výsledky použití těchto nástrojů na úloze snížení počtu testovacích vektorů se zachováním pokrytí poruch pro různé obvody včetně testovací sady ISCAS 85. Část práce je věnována také různým principům a technologiím tvorby multifunkčních logických hradel. Některá vybraná hradla z těchto technologií jsou podrobena simulacím elektronických vlastností ve SPICE. Na základě principů prezentované metodiky a výsledků simulací multifunkčních hradel je také provedena analýza a rozbor různých problémů jako je platnost testu modifikovaného obvodu a vhodnost jednotlivých technologií multifunkčních hradel pro danou metodiku. Výsledky analýz a provedených experimentů je potvrzeno, že pomocí multifunkčních hradel lze optimalizovat diagnostické vlastnosti obvodu takovým způsobem, aby došlo k požadovaným úpravám parametrů výsledných testů obvodů při minimálních dopadech na kvalitu a věrohodnost těchto testů., This thesis deals with the possibilities of digital circuit test optimization using multifunctional logic gates. The most important part of this thesis is the explanation of the optimization principle, which is also described by a formal mathematical apparatus. Based on this apparatus, the work presents several options. The optimization of testability analogous to inserting test points and simple methodology based on SCOAP is shown. The focus of work is a methodology created to optimize circuit tests. It was implemented in the form of software tools. Presented in this work are the results of using these tools to reduce the test vectors volume while maintaining fault coverage on various circuits, including circuits from the ISCAS 85 test set. Part of the work is devoted to the various principles and technology of creating multifunctional logic gates. Some selected gates of these technologies are subject to simulations of electronic properties in SPICE. Based on the principles of presented methodology and results of multifunctional gates simulations, analysis of various problems such as validity of the modified circuit test and the suitability of each multifunctional gate technology for the methodology was also made. The results of analysis and experiments confirm it is possible for the multifunctional logic gate to optimize circuit diagnostic properties in such a way that has achieved the required circuit test parameter modification with minimum impact on the quality and credibility of these tests.

Před necelými dvaceti lety byl představen nekonvenční přístup k implementaci multifunkčních obvodů, tzv. polymorfní elektronika. Polymorfní elektronika umožňuje implementovat jedním obvodem dvě nebo více funkcí, přičemž aktuálně funkce závisí na stavu okolního prostředí obvodu. Klíčovými komponentami takových obvodů jsou polymorfní hradla. Od představení konceptu polymorfní elektroniky bylo publikováno několik desítek polymorfních hradel. Parametry většiny z nich však neumožňují jejich využití v reálných aplikacích. Bez dostatečného množství polymorfních hradel s dobrými parametry však nejspíše zůstane v aplikacích založených na multifunkčním chování nebo rekonfiguraci konvenční elektronika preferována před tou polymorfní. Tato disertační práce představuje nový přístup k polymorfní elektronice. Je založen na hradlech, jejichž funkce závisí na polaritě napájecích přívodů. Cílem této disertační práce je ukázat, že takový přístup umožňuje navrhnout hradla s výrazně lepšími parametry. Aby bylo možné systematicky navrhovat na úrovni tranzistorů takováto hradla, byla navržena evoluční metoda založená na kartézském genetickém programování (CGP). To umožnilo navrhnout několik sad efektivních polymorfních hradel založených jak na konvenčních MOSFET tranzistorech, tak na double-gate ambipolárních tranzistorech. Z těchto sad hradel byla vytvořena knihovna, která je v současné době volně dostupná pro ostatní vědce. Dále byla v této práci navržena řada složitějších obvodů založená na navržených hradlech. Na různých úrovních návrhu obvodů (hradla, RTL, cílová aplikace) je pak ukázáno, že navrhovaný polymorfismus na úrovni hradel představuje velké výhody v porovnání s předchozí generací polymorfních hradel, ale může být také konkurenceschopný nebo výrazně lepší než konvenční řešení takovýchto obvodů., Nearly twenty years ago, a non-conventional approach to implementation of multifunctional circuits called polymorphic electronics was proposed. The concept of polymorphic electronics allows to implement two or more functions in a single circuit, whereas the currently selected function depends on the state of the circuit operating environment. Key components of such circuits are polymorphic gates. Since the introduction of polymorphic electronics, several dozens of polymorphic gates have been published. However, a large number of them do not meet reasonable parameters. As a result, perspective of their utilisation for real applications becomes rather bleak. This dissertation introduces a new approach to the polymorphic electronics. It is based on gates whose behaviour depends on polarity of dedicated power supply rails. The goal of this thesis is to show that such approach allows to design gates with significantly better parameters. In order to systematically design proposed gates at the transistor level, an evolutionary method based on Cartesian genetic programming was proposed. That allowed to design several sets of efficient polymorphic gates employing conventional MOSFET and emerging double-gate ambipolar transistors. These gate sets were arranged into a library which is currently freely available for other researchers. Furthermore, a number of more complex circuits based on proposed gates were designed in this thesis. It is demonstrated at various levels of circuit design (gate, RTL, application) that the proposed gate-level polymorphism provides significant advantages compared to the first generation of polymorphic gates, but it can also be competitive or even better compared to the conventional CMOS solutions.

Dizertační práce se zabývá analýzou číslicových obvodů popsaných na úrovni meziregistrových přenosů. Je v ní zahrnuta pouze problematika související s testovatelností obvodových datových cest, řadičem ovládajícím tok dat těmito cestami se nezabývá. Stěžejní částí práce je návrh konceptu testovatelného bloku (TB), pomocí něhož se obvod rozdělí na části, jež jsou plně testovatelné přes jejich vstupy a výstupy, přes takzvané hraniční registry bloku nebo primární vstupy/výstupy. Přínosem nové metodiky je také redukce počtu registrů v řetězci scan, do něhož jsou zařazeny pouze hraniční registry. Segmentací obvodu dosáhneme také zjednodušení generování testu rozdělením tohoto problému na více menších částí. Navržená metodika pro identifikaci TB v číslicovém obvodu využívá dvou vybraných evolučních algoritmů operujících na formálním modelu obvodu na úrovni RT., The PhD thesis deals with the analysis of digital systems described on RT level. The methodology of data paths analysis is decribed, the data path controller analysis is not solved in the thesis. The methodology is built on the concept of Testable Block (TB) which allows to divide digital component to such segments which can be tested through their inputs/outputs, border registers and primary inputs/outputs are used for this purpose. As a result, lower number of registers is needed to be included into scan chain - border registers are the only ones which are scanned. The segmentation allows also to reduce the volume of test vectors, tests are generated for segments, not for the complete component. To identify TBs, two evolutionary algorithms are used, they operate on TB formal model which is also defined in the thesis.

Tato práce se zabývá možností optimalizace testu číslicových obvodů pomocí multifunkčních logických hradel. Nejdůležitější částí práce je vysvětlení samotného principu optimalizace, který je popsán také formálními matematickými prostředky. Na základě tohoto popisu je v práci prezentováno několik možností využití. Ukázána je optimalizace testovatelnosti obdobná metodě vkládání testovacích bodů a jednoduchá metodika založena na základě SCOAP. Těžištěm práce je však metodika, která byla vytvořena pro optimalizaci testu obvodu. Ta byla implementována v podobě softwarových nástrojů. V práci jsou následně prezentovány výsledky použití těchto nástrojů na úloze snížení počtu testovacích vektorů se zachováním pokrytí poruch pro různé obvody včetně testovací sady ISCAS 85. Část práce je věnována také různým principům a technologiím tvorby multifunkčních logických hradel. Některá vybraná hradla z těchto technologií jsou podrobena simulacím elektronických vlastností ve SPICE. Na základě principů prezentované metodiky a výsledků simulací multifunkčních hradel je také provedena analýza a rozbor různých problémů jako je platnost testu modifikovaného obvodu a vhodnost jednotlivých technologií multifunkčních hradel pro danou metodiku. Výsledky analýz a provedených experimentů je potvrzeno, že pomocí multifunkčních hradel lze optimalizovat diagnostické vlastnosti obvodu takovým způsobem, aby došlo k požadovaným úpravám parametrů výsledných testů obvodů při minimálních dopadech na kvalitu a věrohodnost těchto testů., This thesis deals with the possibilities of digital circuit test optimization using multifunctional logic gates. The most important part of this thesis is the explanation of the optimization principle, which is also described by a formal mathematical apparatus. Based on this apparatus, the work presents several options. The optimization of testability analogous to inserting test points and simple methodology based on SCOAP is shown. The focus of work is a methodology created to optimize circuit tests. It was implemented in the form of software tools. Presented in this work are the results of using these tools to reduce the test vectors volume while maintaining fault coverage on various circuits, including circuits from the ISCAS 85 test set. Part of the work is devoted to the various principles and technology of creating multifunctional logic gates. Some selected gates of these technologies are subject to simulations of electronic properties in SPICE. Based on the principles of presented methodology and results of multifunctional gates simulations, analysis of various problems such as validity of the modified circuit test and the suitability of each multifunctional gate technology for the methodology was also made. The results of analysis and experiments confirm it is possible for the multifunctional logic gate to optimize circuit diagnostic properties in such a way that has achieved the required circuit test parameter modification with minimum impact on the quality and credibility of these tests.

Před necelými dvaceti lety byl představen nekonvenční přístup k implementaci multifunkčních obvodů, tzv. polymorfní elektronika. Polymorfní elektronika umožňuje implementovat jedním obvodem dvě nebo více funkcí, přičemž aktuálně funkce závisí na stavu okolního prostředí obvodu. Klíčovými komponentami takových obvodů jsou polymorfní hradla. Od představení konceptu polymorfní elektroniky bylo publikováno několik desítek polymorfních hradel. Parametry většiny z nich však neumožňují jejich využití v reálných aplikacích. Bez dostatečného množství polymorfních hradel s dobrými parametry však nejspíše zůstane v aplikacích založených na multifunkčním chování nebo rekonfiguraci konvenční elektronika preferována před tou polymorfní. Tato disertační práce představuje nový přístup k polymorfní elektronice. Je založen na hradlech, jejichž funkce závisí na polaritě napájecích přívodů. Cílem této disertační práce je ukázat, že takový přístup umožňuje navrhnout hradla s výrazně lepšími parametry. Aby bylo možné systematicky navrhovat na úrovni tranzistorů takováto hradla, byla navržena evoluční metoda založená na kartézském genetickém programování (CGP). To umožnilo navrhnout několik sad efektivních polymorfních hradel založených jak na konvenčních MOSFET tranzistorech, tak na double-gate ambipolárních tranzistorech. Z těchto sad hradel byla vytvořena knihovna, která je v současné době volně dostupná pro ostatní vědce. Dále byla v této práci navržena řada složitějších obvodů založená na navržených hradlech. Na různých úrovních návrhu obvodů (hradla, RTL, cílová aplikace) je pak ukázáno, že navrhovaný polymorfismus na úrovni hradel představuje velké výhody v porovnání s předchozí generací polymorfních hradel, ale může být také konkurenceschopný nebo výrazně lepší než konvenční řešení takovýchto obvodů., Nearly twenty years ago, a non-conventional approach to implementation of multifunctional circuits called polymorphic electronics was proposed. The concept of polymorphic electronics allows to implement two or more functions in a single circuit, whereas the currently selected function depends on the state of the circuit operating environment. Key components of such circuits are polymorphic gates. Since the introduction of polymorphic electronics, several dozens of polymorphic gates have been published. However, a large number of them do not meet reasonable parameters. As a result, perspective of their utilisation for real applications becomes rather bleak. This dissertation introduces a new approach to the polymorphic electronics. It is based on gates whose behaviour depends on polarity of dedicated power supply rails. The goal of this thesis is to show that such approach allows to design gates with significantly better parameters. In order to systematically design proposed gates at the transistor level, an evolutionary method based on Cartesian genetic programming was proposed. That allowed to design several sets of efficient polymorphic gates employing conventional MOSFET and emerging double-gate ambipolar transistors. These gate sets were arranged into a library which is currently freely available for other researchers. Furthermore, a number of more complex circuits based on proposed gates were designed in this thesis. It is demonstrated at various levels of circuit design (gate, RTL, application) that the proposed gate-level polymorphism provides significant advantages compared to the first generation of polymorphic gates, but it can also be competitive or even better compared to the conventional CMOS solutions.

Úvodem práce přináší stručný přehled problematiky softcomputingu a řešení NP-úplných problémů. Zejména se věnuje evolučním algoritmům a jejich základním typům. V další části je zpracována studie na kartézské genetické programování (CGP), které patří do oblasti evolučních algoritmů. CGP se používá zejména pro návrh číslicových obvodů, symbolickou regresi a jiné. Samostatná kapitola je věnována studii nové techniky Age layered population structure (ALPS), která se věnuje problému předčasné konvergence, přičemž navrhuje způsob rozdělení populace na subpopulace separovaných na základě věkového kriteria. Pomocí zajišťování dostatečné diverzity v populaci dosahuje významně lepších řešení oproti klasickým evolučním algoritmům. V práci jsou navrženy dva způsoby začlenění techniky ALPS do CGP. V další části je popsán postup implementace klasického CGP a jeho dvou variant s využitím techniky ALPS. V rámci práce byly vykonány testy na klasických testovacích úlohách s použitím a bez použití techniky ALPS, přičemž v části "Experimentálne výsledky" byl diskutován přínos použití techniky ALPS v CGP oproti klasickému CGP., This work introduces a brief summary of softcomputing and the solutions to NP-hard problems. It especially deals with evolution algorithms and their basic types. The next part involves the study of cartesian genetic programming, which belongs to the field of evolution algorithms, used mainly in the evolution of digital circuits, symbolic regression, etc. A special chapter is devoted to the studies of new technique Age layered population structure, which deals with the problems of premature convergence, which suggests the way of how the population could be divided into subpopulations split up according to the age criteria. Thanks to the maintaining of sufficient diversity, it achieves substantially better solutions in comparison to the classical evolution algorithms. This papier includes the suggestion of two ways of incorporation of the ALPS technique into CGP. In the next part of work there were carried out tests on the classic problems, that would be solved with evolution algorithms. These tests were made with and without using ALPS technique. In the part of work "Experimental results" there was discussed a contribution of using ALPS technique in CGP against the classic CGP.

Cílem této diplomové práce je shrnout problematiku multikriteriálních genetických algoritmů a kartézského genetického programování. Podrobně je popsán algoritmus NSGAII a začlenění multikriteriální optimalizace do kartézského genetického programování (CGP). Navržená metoda multikriteriálního CGP byla ověřena na zvolených problémech z oblasti návrhu číslicových obvodů., The aim of this diploma thesis is to survey the area of multiobjective genetic algorithms and cartesian genetic programming. In detail the NSGAII algorithm and integration of multiobjective optimalization into cartesian genetic programming are described. The method of multiobjective CGP was tested on selected problems from the area of digital circuit design.

Tato práce se zabývá evolučním návrhem obvodů za pomoci kartézského genetického programování a jeho optimalizaci za pomoci koevoluce. Algoritmus koevolvuje fitness prediktory, které jsou optimalizovány pro populaci kandidátních obvodů. Práce popisuje teoretická východiska, zejména pak genetické programování, koevoluci v genetickém programování, návrh obvodů, a zabývá se návrhem využití koevoluce v evolučním návrhu kombinačních obvodů. Na základě tohoto návrhu je implementována aplikace, která umožňuje navrhovat a optimalizovat kombinační obvody. Funkčnost aplikace byla ověřena na pěti testovacích úlohách. Srovnání proběhlo mezi kartézským genetickým programováním s koevolucí a bez koevoluce. Poté řešení navržené pomocí evoluce bylo srovnáno s klasickými metodami návrhu. S použitím koevoluce se snížil počet evaluací obvodu během evoluce a v některých případech našla řešení, která mají lepší parametry (např. méně logických hradel, menší zpoždění), než řešení navržená konvenčně., This thesis deals with evolutionary design of the digital circuits performed by a cartesian genetic programing and optimization by a coevolution. Algorithm coevolves fitness predictors that are optimized for a population of candidate digital circuits. The thesis presents theoretical basis, especially genetic programming, coevolution in genetic programming, design of the digital circuits, and deals with possibilities of the utilization of the coevolution in the combinational circuit design. On the basis of this proposal, the application designing and optimizing logical circuits is implemented. Application functionality is verified in the five test tasks. The comparison between Cartesian genetic programming with and without coevolution is considered. Then logical circuits evolved using cartesian genetic programming with and without coevolution is compared with conventional design methods. Evolution using coevolution has reduced the number of evaluation of circuits during evolution in comparison with standard cartesian genetic programming without coevolution and in some cases is found solution with better parameters (i.e. less logical gates or less delay).

Optimalizace číslicových obvodů se stále těší velké pozornosti nejen u výzkumníků, ale zejména u výrobců čipů. Mezi nové metody umožňující optimalizaci číslicových obvodů patří kartézské genetické programování. Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací nového operátoru křížení pro kartézské genetické programování. Experimentální vyhodnocení byla provedena v úloze hledání obvodů tříbitové násobičky a pětibitové parity., Optimization of digital circuits still attracts much attention not only of researchers but mainly chip producers. One of new the methods for the optimization of digital circuits is cartesian genetic programming. This Master's thesis describes a new crossover operator and its implementation for cartesian genetic programming. Experimental evaluation was performed in the task of three-bit multiplier and five-bit parity circuit design.

Úvodem práce přináší stručný přehled problematiky softcomputingu a řešení NP-úplných problémů. Zejména se věnuje evolučním algoritmům a jejich základním typům. V další části je zpracována studie na kartézské genetické programování (CGP), které patří do oblasti evolučních algoritmů. CGP se používá zejména pro návrh číslicových obvodů, symbolickou regresi a jiné. Samostatná kapitola je věnována studii nové techniky Age layered population structure (ALPS), která se věnuje problému předčasné konvergence, přičemž navrhuje způsob rozdělení populace na subpopulace separovaných na základě věkového kriteria. Pomocí zajišťování dostatečné diverzity v populaci dosahuje významně lepších řešení oproti klasickým evolučním algoritmům. V práci jsou navrženy dva způsoby začlenění techniky ALPS do CGP. V další části je popsán postup implementace klasického CGP a jeho dvou variant s využitím techniky ALPS. V rámci práce byly vykonány testy na klasických testovacích úlohách s použitím a bez použití techniky ALPS, přičemž v části "Experimentálne výsledky" byl diskutován přínos použití techniky ALPS v CGP oproti klasickému CGP., This work introduces a brief summary of softcomputing and the solutions to NP-hard problems. It especially deals with evolution algorithms and their basic types. The next part involves the study of cartesian genetic programming, which belongs to the field of evolution algorithms, used mainly in the evolution of digital circuits, symbolic regression, etc. A special chapter is devoted to the studies of new technique Age layered population structure, which deals with the problems of premature convergence, which suggests the way of how the population could be divided into subpopulations split up according to the age criteria. Thanks to the maintaining of sufficient diversity, it achieves substantially better solutions in comparison to the classical evolution algorithms. This papier includes the suggestion of two ways of incorporation of the ALPS technique into CGP. In the next part of work there were carried out tests on the classic problems, that would be solved with evolution algorithms. These tests were made with and without using ALPS technique. In the part of work "Experimental results" there was discussed a contribution of using ALPS technique in CGP against the classic CGP.

Před necelými dvaceti lety byl představen nekonvenční přístup k implementaci multifunkčních obvodů, tzv. polymorfní elektronika. Polymorfní elektronika umožňuje implementovat jedním obvodem dvě nebo více funkcí, přičemž aktuálně funkce závisí na stavu okolního prostředí obvodu. Klíčovými komponentami takových obvodů jsou polymorfní hradla. Od představení konceptu polymorfní elektroniky bylo publikováno několik desítek polymorfních hradel. Parametry většiny z nich však neumožňují jejich využití v reálných aplikacích. Bez dostatečného množství polymorfních hradel s dobrými parametry však nejspíše zůstane v aplikacích založených na multifunkčním chování nebo rekonfiguraci konvenční elektronika preferována před tou polymorfní. Tato disertační práce představuje nový přístup k polymorfní elektronice. Je založen na hradlech, jejichž funkce závisí na polaritě napájecích přívodů. Cílem této disertační práce je ukázat, že takový přístup umožňuje navrhnout hradla s výrazně lepšími parametry. Aby bylo možné systematicky navrhovat na úrovni tranzistorů takováto hradla, byla navržena evoluční metoda založená na kartézském genetickém programování (CGP). To umožnilo navrhnout několik sad efektivních polymorfních hradel založených jak na konvenčních MOSFET tranzistorech, tak na double-gate ambipolárních tranzistorech. Z těchto sad hradel byla vytvořena knihovna, která je v současné době volně dostupná pro ostatní vědce. Dále byla v této práci navržena řada složitějších obvodů založená na navržených hradlech. Na různých úrovních návrhu obvodů (hradla, RTL, cílová aplikace) je pak ukázáno, že navrhovaný polymorfismus na úrovni hradel představuje velké výhody v porovnání s předchozí generací polymorfních hradel, ale může být také konkurenceschopný nebo výrazně lepší než konvenční řešení takovýchto obvodů., Nearly twenty years ago, a non-conventional approach to implementation of multifunctional circuits called polymorphic electronics was proposed. The concept of polymorphic electronics allows to implement two or more functions in a single circuit, whereas the currently selected function depends on the state of the circuit operating environment. Key components of such circuits are polymorphic gates. Since the introduction of polymorphic electronics, several dozens of polymorphic gates have been published. However, a large number of them do not meet reasonable parameters. As a result, perspective of their utilisation for real applications becomes rather bleak. This dissertation introduces a new approach to the polymorphic electronics. It is based on gates whose behaviour depends on polarity of dedicated power supply rails. The goal of this thesis is to show that such approach allows to design gates with significantly better parameters. In order to systematically design proposed gates at the transistor level, an evolutionary method based on Cartesian genetic programming was proposed. That allowed to design several sets of efficient polymorphic gates employing conventional MOSFET and emerging double-gate ambipolar transistors. These gate sets were arranged into a library which is currently freely available for other researchers. Furthermore, a number of more complex circuits based on proposed gates were designed in this thesis. It is demonstrated at various levels of circuit design (gate, RTL, application) that the proposed gate-level polymorphism provides significant advantages compared to the first generation of polymorphic gates, but it can also be competitive or even better compared to the conventional CMOS solutions.

Cílem této diplomové práce je shrnout problematiku multikriteriálních genetických algoritmů a kartézského genetického programování. Podrobně je popsán algoritmus NSGAII a začlenění multikriteriální optimalizace do kartézského genetického programování (CGP). Navržená metoda multikriteriálního CGP byla ověřena na zvolených problémech z oblasti návrhu číslicových obvodů., The aim of this diploma thesis is to survey the area of multiobjective genetic algorithms and cartesian genetic programming. In detail the NSGAII algorithm and integration of multiobjective optimalization into cartesian genetic programming are described. The method of multiobjective CGP was tested on selected problems from the area of digital circuit design.

Optimalizace číslicových obvodů se stále těší velké pozornosti nejen u výzkumníků, ale zejména u výrobců čipů. Mezi nové metody umožňující optimalizaci číslicových obvodů patří kartézské genetické programování. Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací nového operátoru křížení pro kartézské genetické programování. Experimentální vyhodnocení byla provedena v úloze hledání obvodů tříbitové násobičky a pětibitové parity., Optimization of digital circuits still attracts much attention not only of researchers but mainly chip producers. One of new the methods for the optimization of digital circuits is cartesian genetic programming. This Master's thesis describes a new crossover operator and its implementation for cartesian genetic programming. Experimental evaluation was performed in the task of three-bit multiplier and five-bit parity circuit design.

Dizertační práce se zabývá analýzou číslicových obvodů popsaných na úrovni meziregistrových přenosů. Je v ní zahrnuta pouze problematika související s testovatelností obvodových datových cest, řadičem ovládajícím tok dat těmito cestami se nezabývá. Stěžejní částí práce je návrh konceptu testovatelného bloku (TB), pomocí něhož se obvod rozdělí na části, jež jsou plně testovatelné přes jejich vstupy a výstupy, přes takzvané hraniční registry bloku nebo primární vstupy/výstupy. Přínosem nové metodiky je také redukce počtu registrů v řetězci scan, do něhož jsou zařazeny pouze hraniční registry. Segmentací obvodu dosáhneme také zjednodušení generování testu rozdělením tohoto problému na více menších částí. Navržená metodika pro identifikaci TB v číslicovém obvodu využívá dvou vybraných evolučních algoritmů operujících na formálním modelu obvodu na úrovni RT., The PhD thesis deals with the analysis of digital systems described on RT level. The methodology of data paths analysis is decribed, the data path controller analysis is not solved in the thesis. The methodology is built on the concept of Testable Block (TB) which allows to divide digital component to such segments which can be tested through their inputs/outputs, border registers and primary inputs/outputs are used for this purpose. As a result, lower number of registers is needed to be included into scan chain - border registers are the only ones which are scanned. The segmentation allows also to reduce the volume of test vectors, tests are generated for segments, not for the complete component. To identify TBs, two evolutionary algorithms are used, they operate on TB formal model which is also defined in the thesis.

Tato práce se zabývá evolučním návrhem obvodů za pomoci kartézského genetického programování a jeho optimalizaci za pomoci koevoluce. Algoritmus koevolvuje fitness prediktory, které jsou optimalizovány pro populaci kandidátních obvodů. Práce popisuje teoretická východiska, zejména pak genetické programování, koevoluci v genetickém programování, návrh obvodů, a zabývá se návrhem využití koevoluce v evolučním návrhu kombinačních obvodů. Na základě tohoto návrhu je implementována aplikace, která umožňuje navrhovat a optimalizovat kombinační obvody. Funkčnost aplikace byla ověřena na pěti testovacích úlohách. Srovnání proběhlo mezi kartézským genetickým programováním s koevolucí a bez koevoluce. Poté řešení navržené pomocí evoluce bylo srovnáno s klasickými metodami návrhu. S použitím koevoluce se snížil počet evaluací obvodu během evoluce a v některých případech našla řešení, která mají lepší parametry (např. méně logických hradel, menší zpoždění), než řešení navržená konvenčně., This thesis deals with evolutionary design of the digital circuits performed by a cartesian genetic programing and optimization by a coevolution. Algorithm coevolves fitness predictors that are optimized for a population of candidate digital circuits. The thesis presents theoretical basis, especially genetic programming, coevolution in genetic programming, design of the digital circuits, and deals with possibilities of the utilization of the coevolution in the combinational circuit design. On the basis of this proposal, the application designing and optimizing logical circuits is implemented. Application functionality is verified in the five test tasks. The comparison between Cartesian genetic programming with and without coevolution is considered. Then logical circuits evolved using cartesian genetic programming with and without coevolution is compared with conventional design methods. Evolution using coevolution has reduced the number of evaluation of circuits during evolution in comparison with standard cartesian genetic programming without coevolution and in some cases is found solution with better parameters (i.e. less logical gates or less delay).

Cílem této diplomové práce je shrnout problematiku multikriteriálních genetických algoritmů a kartézského genetického programování. Podrobně je popsán algoritmus NSGAII a začlenění multikriteriální optimalizace do kartézského genetického programování (CGP). Navržená metoda multikriteriálního CGP byla ověřena na zvolených problémech z oblasti návrhu číslicových obvodů., The aim of this diploma thesis is to survey the area of multiobjective genetic algorithms and cartesian genetic programming. In detail the NSGAII algorithm and integration of multiobjective optimalization into cartesian genetic programming are described. The method of multiobjective CGP was tested on selected problems from the area of digital circuit design.

Tato práce se zabývá možností optimalizace testu číslicových obvodů pomocí multifunkčních logických hradel. Nejdůležitější částí práce je vysvětlení samotného principu optimalizace, který je popsán také formálními matematickými prostředky. Na základě tohoto popisu je v práci prezentováno několik možností využití. Ukázána je optimalizace testovatelnosti obdobná metodě vkládání testovacích bodů a jednoduchá metodika založena na základě SCOAP. Těžištěm práce je však metodika, která byla vytvořena pro optimalizaci testu obvodu. Ta byla implementována v podobě softwarových nástrojů. V práci jsou následně prezentovány výsledky použití těchto nástrojů na úloze snížení počtu testovacích vektorů se zachováním pokrytí poruch pro různé obvody včetně testovací sady ISCAS 85. Část práce je věnována také různým principům a technologiím tvorby multifunkčních logických hradel. Některá vybraná hradla z těchto technologií jsou podrobena simulacím elektronických vlastností ve SPICE. Na základě principů prezentované metodiky a výsledků simulací multifunkčních hradel je také provedena analýza a rozbor různých problémů jako je platnost testu modifikovaného obvodu a vhodnost jednotlivých technologií multifunkčních hradel pro danou metodiku. Výsledky analýz a provedených experimentů je potvrzeno, že pomocí multifunkčních hradel lze optimalizovat diagnostické vlastnosti obvodu takovým způsobem, aby došlo k požadovaným úpravám parametrů výsledných testů obvodů při minimálních dopadech na kvalitu a věrohodnost těchto testů., This thesis deals with the possibilities of digital circuit test optimization using multifunctional logic gates. The most important part of this thesis is the explanation of the optimization principle, which is also described by a formal mathematical apparatus. Based on this apparatus, the work presents several options. The optimization of testability analogous to inserting test points and simple methodology based on SCOAP is shown. The focus of work is a methodology created to optimize circuit tests. It was implemented in the form of software tools. Presented in this work are the results of using these tools to reduce the test vectors volume while maintaining fault coverage on various circuits, including circuits from the ISCAS 85 test set. Part of the work is devoted to the various principles and technology of creating multifunctional logic gates. Some selected gates of these technologies are subject to simulations of electronic properties in SPICE. Based on the principles of presented methodology and results of multifunctional gates simulations, analysis of various problems such as validity of the modified circuit test and the suitability of each multifunctional gate technology for the methodology was also made. The results of analysis and experiments confirm it is possible for the multifunctional logic gate to optimize circuit diagnostic properties in such a way that has achieved the required circuit test parameter modification with minimum impact on the quality and credibility of these tests.

Úvodem práce přináší stručný přehled problematiky softcomputingu a řešení NP-úplných problémů. Zejména se věnuje evolučním algoritmům a jejich základním typům. V další části je zpracována studie na kartézské genetické programování (CGP), které patří do oblasti evolučních algoritmů. CGP se používá zejména pro návrh číslicových obvodů, symbolickou regresi a jiné. Samostatná kapitola je věnována studii nové techniky Age layered population structure (ALPS), která se věnuje problému předčasné konvergence, přičemž navrhuje způsob rozdělení populace na subpopulace separovaných na základě věkového kriteria. Pomocí zajišťování dostatečné diverzity v populaci dosahuje významně lepších řešení oproti klasickým evolučním algoritmům. V práci jsou navrženy dva způsoby začlenění techniky ALPS do CGP. V další části je popsán postup implementace klasického CGP a jeho dvou variant s využitím techniky ALPS. V rámci práce byly vykonány testy na klasických testovacích úlohách s použitím a bez použití techniky ALPS, přičemž v části "Experimentálne výsledky" byl diskutován přínos použití techniky ALPS v CGP oproti klasickému CGP., This work introduces a brief summary of softcomputing and the solutions to NP-hard problems. It especially deals with evolution algorithms and their basic types. The next part involves the study of cartesian genetic programming, which belongs to the field of evolution algorithms, used mainly in the evolution of digital circuits, symbolic regression, etc. A special chapter is devoted to the studies of new technique Age layered population structure, which deals with the problems of premature convergence, which suggests the way of how the population could be divided into subpopulations split up according to the age criteria. Thanks to the maintaining of sufficient diversity, it achieves substantially better solutions in comparison to the classical evolution algorithms. This papier includes the suggestion of two ways of incorporation of the ALPS technique into CGP. In the next part of work there were carried out tests on the classic problems, that would be solved with evolution algorithms. These tests were made with and without using ALPS technique. In the part of work "Experimental results" there was discussed a contribution of using ALPS technique in CGP against the classic CGP.

Před necelými dvaceti lety byl představen nekonvenční přístup k implementaci multifunkčních obvodů, tzv. polymorfní elektronika. Polymorfní elektronika umožňuje implementovat jedním obvodem dvě nebo více funkcí, přičemž aktuálně funkce závisí na stavu okolního prostředí obvodu. Klíčovými komponentami takových obvodů jsou polymorfní hradla. Od představení konceptu polymorfní elektroniky bylo publikováno několik desítek polymorfních hradel. Parametry většiny z nich však neumožňují jejich využití v reálných aplikacích. Bez dostatečného množství polymorfních hradel s dobrými parametry však nejspíše zůstane v aplikacích založených na multifunkčním chování nebo rekonfiguraci konvenční elektronika preferována před tou polymorfní. Tato disertační práce představuje nový přístup k polymorfní elektronice. Je založen na hradlech, jejichž funkce závisí na polaritě napájecích přívodů. Cílem této disertační práce je ukázat, že takový přístup umožňuje navrhnout hradla s výrazně lepšími parametry. Aby bylo možné systematicky navrhovat na úrovni tranzistorů takováto hradla, byla navržena evoluční metoda založená na kartézském genetickém programování (CGP). To umožnilo navrhnout několik sad efektivních polymorfních hradel založených jak na konvenčních MOSFET tranzistorech, tak na double-gate ambipolárních tranzistorech. Z těchto sad hradel byla vytvořena knihovna, která je v současné době volně dostupná pro ostatní vědce. Dále byla v této práci navržena řada složitějších obvodů založená na navržených hradlech. Na různých úrovních návrhu obvodů (hradla, RTL, cílová aplikace) je pak ukázáno, že navrhovaný polymorfismus na úrovni hradel představuje velké výhody v porovnání s předchozí generací polymorfních hradel, ale může být také konkurenceschopný nebo výrazně lepší než konvenční řešení takovýchto obvodů., Nearly twenty years ago, a non-conventional approach to implementation of multifunctional circuits called polymorphic electronics was proposed. The concept of polymorphic electronics allows to implement two or more functions in a single circuit, whereas the currently selected function depends on the state of the circuit operating environment. Key components of such circuits are polymorphic gates. Since the introduction of polymorphic electronics, several dozens of polymorphic gates have been published. However, a large number of them do not meet reasonable parameters. As a result, perspective of their utilisation for real applications becomes rather bleak. This dissertation introduces a new approach to the polymorphic electronics. It is based on gates whose behaviour depends on polarity of dedicated power supply rails. The goal of this thesis is to show that such approach allows to design gates with significantly better parameters. In order to systematically design proposed gates at the transistor level, an evolutionary method based on Cartesian genetic programming was proposed. That allowed to design several sets of efficient polymorphic gates employing conventional MOSFET and emerging double-gate ambipolar transistors. These gate sets were arranged into a library which is currently freely available for other researchers. Furthermore, a number of more complex circuits based on proposed gates were designed in this thesis. It is demonstrated at various levels of circuit design (gate, RTL, application) that the proposed gate-level polymorphism provides significant advantages compared to the first generation of polymorphic gates, but it can also be competitive or even better compared to the conventional CMOS solutions.

Úvodem práce přináší stručný přehled problematiky softcomputingu a řešení NP-úplných problémů. Zejména se věnuje evolučním algoritmům a jejich základním typům. V další části je zpracována studie na kartézské genetické programování (CGP), které patří do oblasti evolučních algoritmů. CGP se používá zejména pro návrh číslicových obvodů, symbolickou regresi a jiné. Samostatná kapitola je věnována studii nové techniky Age layered population structure (ALPS), která se věnuje problému předčasné konvergence, přičemž navrhuje způsob rozdělení populace na subpopulace separovaných na základě věkového kriteria. Pomocí zajišťování dostatečné diverzity v populaci dosahuje významně lepších řešení oproti klasickým evolučním algoritmům. V práci jsou navrženy dva způsoby začlenění techniky ALPS do CGP. V další části je popsán postup implementace klasického CGP a jeho dvou variant s využitím techniky ALPS. V rámci práce byly vykonány testy na klasických testovacích úlohách s použitím a bez použití techniky ALPS, přičemž v části "Experimentálne výsledky" byl diskutován přínos použití techniky ALPS v CGP oproti klasickému CGP., This work introduces a brief summary of softcomputing and the solutions to NP-hard problems. It especially deals with evolution algorithms and their basic types. The next part involves the study of cartesian genetic programming, which belongs to the field of evolution algorithms, used mainly in the evolution of digital circuits, symbolic regression, etc. A special chapter is devoted to the studies of new technique Age layered population structure, which deals with the problems of premature convergence, which suggests the way of how the population could be divided into subpopulations split up according to the age criteria. Thanks to the maintaining of sufficient diversity, it achieves substantially better solutions in comparison to the classical evolution algorithms. This papier includes the suggestion of two ways of incorporation of the ALPS technique into CGP. In the next part of work there were carried out tests on the classic problems, that would be solved with evolution algorithms. These tests were made with and without using ALPS technique. In the part of work "Experimental results" there was discussed a contribution of using ALPS technique in CGP against the classic CGP.

Tato práce se zabývá evolučním návrhem obvodů za pomoci kartézského genetického programování a jeho optimalizaci za pomoci koevoluce. Algoritmus koevolvuje fitness prediktory, které jsou optimalizovány pro populaci kandidátních obvodů. Práce popisuje teoretická východiska, zejména pak genetické programování, koevoluci v genetickém programování, návrh obvodů, a zabývá se návrhem využití koevoluce v evolučním návrhu kombinačních obvodů. Na základě tohoto návrhu je implementována aplikace, která umožňuje navrhovat a optimalizovat kombinační obvody. Funkčnost aplikace byla ověřena na pěti testovacích úlohách. Srovnání proběhlo mezi kartézským genetickým programováním s koevolucí a bez koevoluce. Poté řešení navržené pomocí evoluce bylo srovnáno s klasickými metodami návrhu. S použitím koevoluce se snížil počet evaluací obvodu během evoluce a v některých případech našla řešení, která mají lepší parametry (např. méně logických hradel, menší zpoždění), než řešení navržená konvenčně., This thesis deals with evolutionary design of the digital circuits performed by a cartesian genetic programing and optimization by a coevolution. Algorithm coevolves fitness predictors that are optimized for a population of candidate digital circuits. The thesis presents theoretical basis, especially genetic programming, coevolution in genetic programming, design of the digital circuits, and deals with possibilities of the utilization of the coevolution in the combinational circuit design. On the basis of this proposal, the application designing and optimizing logical circuits is implemented. Application functionality is verified in the five test tasks. The comparison between Cartesian genetic programming with and without coevolution is considered. Then logical circuits evolved using cartesian genetic programming with and without coevolution is compared with conventional design methods. Evolution using coevolution has reduced the number of evaluation of circuits during evolution in comparison with standard cartesian genetic programming without coevolution and in some cases is found solution with better parameters (i.e. less logical gates or less delay).

Úvodem práce přináší stručný přehled problematiky softcomputingu a řešení NP-úplných problémů. Zejména se věnuje evolučním algoritmům a jejich základním typům. V další části je zpracována studie na kartézské genetické programování (CGP), které patří do oblasti evolučních algoritmů. CGP se používá zejména pro návrh číslicových obvodů, symbolickou regresi a jiné. Samostatná kapitola je věnována studii nové techniky Age layered population structure (ALPS), která se věnuje problému předčasné konvergence, přičemž navrhuje způsob rozdělení populace na subpopulace separovaných na základě věkového kriteria. Pomocí zajišťování dostatečné diverzity v populaci dosahuje významně lepších řešení oproti klasickým evolučním algoritmům. V práci jsou navrženy dva způsoby začlenění techniky ALPS do CGP. V další části je popsán postup implementace klasického CGP a jeho dvou variant s využitím techniky ALPS. V rámci práce byly vykonány testy na klasických testovacích úlohách s použitím a bez použití techniky ALPS, přičemž v části "Experimentálne výsledky" byl diskutován přínos použití techniky ALPS v CGP oproti klasickému CGP., This work introduces a brief summary of softcomputing and the solutions to NP-hard problems. It especially deals with evolution algorithms and their basic types. The next part involves the study of cartesian genetic programming, which belongs to the field of evolution algorithms, used mainly in the evolution of digital circuits, symbolic regression, etc. A special chapter is devoted to the studies of new technique Age layered population structure, which deals with the problems of premature convergence, which suggests the way of how the population could be divided into subpopulations split up according to the age criteria. Thanks to the maintaining of sufficient diversity, it achieves substantially better solutions in comparison to the classical evolution algorithms. This papier includes the suggestion of two ways of incorporation of the ALPS technique into CGP. In the next part of work there were carried out tests on the classic problems, that would be solved with evolution algorithms. These tests were made with and without using ALPS technique. In the part of work "Experimental results" there was discussed a contribution of using ALPS technique in CGP against the classic CGP.

Optimalizace číslicových obvodů se stále těší velké pozornosti nejen u výzkumníků, ale zejména u výrobců čipů. Mezi nové metody umožňující optimalizaci číslicových obvodů patří kartézské genetické programování. Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací nového operátoru křížení pro kartézské genetické programování. Experimentální vyhodnocení byla provedena v úloze hledání obvodů tříbitové násobičky a pětibitové parity., Optimization of digital circuits still attracts much attention not only of researchers but mainly chip producers. One of new the methods for the optimization of digital circuits is cartesian genetic programming. This Master's thesis describes a new crossover operator and its implementation for cartesian genetic programming. Experimental evaluation was performed in the task of three-bit multiplier and five-bit parity circuit design.

Dizertační práce se zabývá analýzou číslicových obvodů popsaných na úrovni meziregistrových přenosů. Je v ní zahrnuta pouze problematika související s testovatelností obvodových datových cest, řadičem ovládajícím tok dat těmito cestami se nezabývá. Stěžejní částí práce je návrh konceptu testovatelného bloku (TB), pomocí něhož se obvod rozdělí na části, jež jsou plně testovatelné přes jejich vstupy a výstupy, přes takzvané hraniční registry bloku nebo primární vstupy/výstupy. Přínosem nové metodiky je také redukce počtu registrů v řetězci scan, do něhož jsou zařazeny pouze hraniční registry. Segmentací obvodu dosáhneme také zjednodušení generování testu rozdělením tohoto problému na více menších částí. Navržená metodika pro identifikaci TB v číslicovém obvodu využívá dvou vybraných evolučních algoritmů operujících na formálním modelu obvodu na úrovni RT., The PhD thesis deals with the analysis of digital systems described on RT level. The methodology of data paths analysis is decribed, the data path controller analysis is not solved in the thesis. The methodology is built on the concept of Testable Block (TB) which allows to divide digital component to such segments which can be tested through their inputs/outputs, border registers and primary inputs/outputs are used for this purpose. As a result, lower number of registers is needed to be included into scan chain - border registers are the only ones which are scanned. The segmentation allows also to reduce the volume of test vectors, tests are generated for segments, not for the complete component. To identify TBs, two evolutionary algorithms are used, they operate on TB formal model which is also defined in the thesis.

Tato práce se zabývá možností optimalizace testu číslicových obvodů pomocí multifunkčních logických hradel. Nejdůležitější částí práce je vysvětlení samotného principu optimalizace, který je popsán také formálními matematickými prostředky. Na základě tohoto popisu je v práci prezentováno několik možností využití. Ukázána je optimalizace testovatelnosti obdobná metodě vkládání testovacích bodů a jednoduchá metodika založena na základě SCOAP. Těžištěm práce je však metodika, která byla vytvořena pro optimalizaci testu obvodu. Ta byla implementována v podobě softwarových nástrojů. V práci jsou následně prezentovány výsledky použití těchto nástrojů na úloze snížení počtu testovacích vektorů se zachováním pokrytí poruch pro různé obvody včetně testovací sady ISCAS 85. Část práce je věnována také různým principům a technologiím tvorby multifunkčních logických hradel. Některá vybraná hradla z těchto technologií jsou podrobena simulacím elektronických vlastností ve SPICE. Na základě principů prezentované metodiky a výsledků simulací multifunkčních hradel je také provedena analýza a rozbor různých problémů jako je platnost testu modifikovaného obvodu a vhodnost jednotlivých technologií multifunkčních hradel pro danou metodiku. Výsledky analýz a provedených experimentů je potvrzeno, že pomocí multifunkčních hradel lze optimalizovat diagnostické vlastnosti obvodu takovým způsobem, aby došlo k požadovaným úpravám parametrů výsledných testů obvodů při minimálních dopadech na kvalitu a věrohodnost těchto testů., This thesis deals with the possibilities of digital circuit test optimization using multifunctional logic gates. The most important part of this thesis is the explanation of the optimization principle, which is also described by a formal mathematical apparatus. Based on this apparatus, the work presents several options. The optimization of testability analogous to inserting test points and simple methodology based on SCOAP is shown. The focus of work is a methodology created to optimize circuit tests. It was implemented in the form of software tools. Presented in this work are the results of using these tools to reduce the test vectors volume while maintaining fault coverage on various circuits, including circuits from the ISCAS 85 test set. Part of the work is devoted to the various principles and technology of creating multifunctional logic gates. Some selected gates of these technologies are subject to simulations of electronic properties in SPICE. Based on the principles of presented methodology and results of multifunctional gates simulations, analysis of various problems such as validity of the modified circuit test and the suitability of each multifunctional gate technology for the methodology was also made. The results of analysis and experiments confirm it is possible for the multifunctional logic gate to optimize circuit diagnostic properties in such a way that has achieved the required circuit test parameter modification with minimum impact on the quality and credibility of these tests.

Tato práce se zabývá evolučním návrhem obvodů za pomoci kartézského genetického programování a jeho optimalizaci za pomoci koevoluce. Algoritmus koevolvuje fitness prediktory, které jsou optimalizovány pro populaci kandidátních obvodů. Práce popisuje teoretická východiska, zejména pak genetické programování, koevoluci v genetickém programování, návrh obvodů, a zabývá se návrhem využití koevoluce v evolučním návrhu kombinačních obvodů. Na základě tohoto návrhu je implementována aplikace, která umožňuje navrhovat a optimalizovat kombinační obvody. Funkčnost aplikace byla ověřena na pěti testovacích úlohách. Srovnání proběhlo mezi kartézským genetickým programováním s koevolucí a bez koevoluce. Poté řešení navržené pomocí evoluce bylo srovnáno s klasickými metodami návrhu. S použitím koevoluce se snížil počet evaluací obvodu během evoluce a v některých případech našla řešení, která mají lepší parametry (např. méně logických hradel, menší zpoždění), než řešení navržená konvenčně., This thesis deals with evolutionary design of the digital circuits performed by a cartesian genetic programing and optimization by a coevolution. Algorithm coevolves fitness predictors that are optimized for a population of candidate digital circuits. The thesis presents theoretical basis, especially genetic programming, coevolution in genetic programming, design of the digital circuits, and deals with possibilities of the utilization of the coevolution in the combinational circuit design. On the basis of this proposal, the application designing and optimizing logical circuits is implemented. Application functionality is verified in the five test tasks. The comparison between Cartesian genetic programming with and without coevolution is considered. Then logical circuits evolved using cartesian genetic programming with and without coevolution is compared with conventional design methods. Evolution using coevolution has reduced the number of evaluation of circuits during evolution in comparison with standard cartesian genetic programming without coevolution and in some cases is found solution with better parameters (i.e. less logical gates or less delay).

Úvodem práce přináší stručný přehled problematiky softcomputingu a řešení NP-úplných problémů. Zejména se věnuje evolučním algoritmům a jejich základním typům. V další části je zpracována studie na kartézské genetické programování (CGP), které patří do oblasti evolučních algoritmů. CGP se používá zejména pro návrh číslicových obvodů, symbolickou regresi a jiné. Samostatná kapitola je věnována studii nové techniky Age layered population structure (ALPS), která se věnuje problému předčasné konvergence, přičemž navrhuje způsob rozdělení populace na subpopulace separovaných na základě věkového kriteria. Pomocí zajišťování dostatečné diverzity v populaci dosahuje významně lepších řešení oproti klasickým evolučním algoritmům. V práci jsou navrženy dva způsoby začlenění techniky ALPS do CGP. V další části je popsán postup implementace klasického CGP a jeho dvou variant s využitím techniky ALPS. V rámci práce byly vykonány testy na klasických testovacích úlohách s použitím a bez použití techniky ALPS, přičemž v části "Experimentálne výsledky" byl diskutován přínos použití techniky ALPS v CGP oproti klasickému CGP., This work introduces a brief summary of softcomputing and the solutions to NP-hard problems. It especially deals with evolution algorithms and their basic types. The next part involves the study of cartesian genetic programming, which belongs to the field of evolution algorithms, used mainly in the evolution of digital circuits, symbolic regression, etc. A special chapter is devoted to the studies of new technique Age layered population structure, which deals with the problems of premature convergence, which suggests the way of how the population could be divided into subpopulations split up according to the age criteria. Thanks to the maintaining of sufficient diversity, it achieves substantially better solutions in comparison to the classical evolution algorithms. This papier includes the suggestion of two ways of incorporation of the ALPS technique into CGP. In the next part of work there were carried out tests on the classic problems, that would be solved with evolution algorithms. These tests were made with and without using ALPS technique. In the part of work "Experimental results" there was discussed a contribution of using ALPS technique in CGP against the classic CGP.

Cílem této diplomové práce je shrnout problematiku multikriteriálních genetických algoritmů a kartézského genetického programování. Podrobně je popsán algoritmus NSGAII a začlenění multikriteriální optimalizace do kartézského genetického programování (CGP). Navržená metoda multikriteriálního CGP byla ověřena na zvolených problémech z oblasti návrhu číslicových obvodů., The aim of this diploma thesis is to survey the area of multiobjective genetic algorithms and cartesian genetic programming. In detail the NSGAII algorithm and integration of multiobjective optimalization into cartesian genetic programming are described. The method of multiobjective CGP was tested on selected problems from the area of digital circuit design.

Optimalizace číslicových obvodů se stále těší velké pozornosti nejen u výzkumníků, ale zejména u výrobců čipů. Mezi nové metody umožňující optimalizaci číslicových obvodů patří kartézské genetické programování. Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací nového operátoru křížení pro kartézské genetické programování. Experimentální vyhodnocení byla provedena v úloze hledání obvodů tříbitové násobičky a pětibitové parity., Optimization of digital circuits still attracts much attention not only of researchers but mainly chip producers. One of new the methods for the optimization of digital circuits is cartesian genetic programming. This Master's thesis describes a new crossover operator and its implementation for cartesian genetic programming. Experimental evaluation was performed in the task of three-bit multiplier and five-bit parity circuit design.

Úvodem práce přináší stručný přehled problematiky softcomputingu a řešení NP-úplných problémů. Zejména se věnuje evolučním algoritmům a jejich základním typům. V další části je zpracována studie na kartézské genetické programování (CGP), které patří do oblasti evolučních algoritmů. CGP se používá zejména pro návrh číslicových obvodů, symbolickou regresi a jiné. Samostatná kapitola je věnována studii nové techniky Age layered population structure (ALPS), která se věnuje problému předčasné konvergence, přičemž navrhuje způsob rozdělení populace na subpopulace separovaných na základě věkového kriteria. Pomocí zajišťování dostatečné diverzity v populaci dosahuje významně lepších řešení oproti klasickým evolučním algoritmům. V práci jsou navrženy dva způsoby začlenění techniky ALPS do CGP. V další části je popsán postup implementace klasického CGP a jeho dvou variant s využitím techniky ALPS. V rámci práce byly vykonány testy na klasických testovacích úlohách s použitím a bez použití techniky ALPS, přičemž v části "Experimentálne výsledky" byl diskutován přínos použití techniky ALPS v CGP oproti klasickému CGP., This work introduces a brief summary of softcomputing and the solutions to NP-hard problems. It especially deals with evolution algorithms and their basic types. The next part involves the study of cartesian genetic programming, which belongs to the field of evolution algorithms, used mainly in the evolution of digital circuits, symbolic regression, etc. A special chapter is devoted to the studies of new technique Age layered population structure, which deals with the problems of premature convergence, which suggests the way of how the population could be divided into subpopulations split up according to the age criteria. Thanks to the maintaining of sufficient diversity, it achieves substantially better solutions in comparison to the classical evolution algorithms. This papier includes the suggestion of two ways of incorporation of the ALPS technique into CGP. In the next part of work there were carried out tests on the classic problems, that would be solved with evolution algorithms. These tests were made with and without using ALPS technique. In the part of work "Experimental results" there was discussed a contribution of using ALPS technique in CGP against the classic CGP.

Optimalizace číslicových obvodů se stále těší velké pozornosti nejen u výzkumníků, ale zejména u výrobců čipů. Mezi nové metody umožňující optimalizaci číslicových obvodů patří kartézské genetické programování. Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací nového operátoru křížení pro kartézské genetické programování. Experimentální vyhodnocení byla provedena v úloze hledání obvodů tříbitové násobičky a pětibitové parity., Optimization of digital circuits still attracts much attention not only of researchers but mainly chip producers. One of new the methods for the optimization of digital circuits is cartesian genetic programming. This Master's thesis describes a new crossover operator and its implementation for cartesian genetic programming. Experimental evaluation was performed in the task of three-bit multiplier and five-bit parity circuit design.

Cílem této diplomové práce je shrnout problematiku multikriteriálních genetických algoritmů a kartézského genetického programování. Podrobně je popsán algoritmus NSGAII a začlenění multikriteriální optimalizace do kartézského genetického programování (CGP). Navržená metoda multikriteriálního CGP byla ověřena na zvolených problémech z oblasti návrhu číslicových obvodů., The aim of this diploma thesis is to survey the area of multiobjective genetic algorithms and cartesian genetic programming. In detail the NSGAII algorithm and integration of multiobjective optimalization into cartesian genetic programming are described. The method of multiobjective CGP was tested on selected problems from the area of digital circuit design.

Tato práce se zabývá evolučním návrhem obvodů za pomoci kartézského genetického programování a jeho optimalizaci za pomoci koevoluce. Algoritmus koevolvuje fitness prediktory, které jsou optimalizovány pro populaci kandidátních obvodů. Práce popisuje teoretická východiska, zejména pak genetické programování, koevoluci v genetickém programování, návrh obvodů, a zabývá se návrhem využití koevoluce v evolučním návrhu kombinačních obvodů. Na základě tohoto návrhu je implementována aplikace, která umožňuje navrhovat a optimalizovat kombinační obvody. Funkčnost aplikace byla ověřena na pěti testovacích úlohách. Srovnání proběhlo mezi kartézským genetickým programováním s koevolucí a bez koevoluce. Poté řešení navržené pomocí evoluce bylo srovnáno s klasickými metodami návrhu. S použitím koevoluce se snížil počet evaluací obvodu během evoluce a v některých případech našla řešení, která mají lepší parametry (např. méně logických hradel, menší zpoždění), než řešení navržená konvenčně., This thesis deals with evolutionary design of the digital circuits performed by a cartesian genetic programing and optimization by a coevolution. Algorithm coevolves fitness predictors that are optimized for a population of candidate digital circuits. The thesis presents theoretical basis, especially genetic programming, coevolution in genetic programming, design of the digital circuits, and deals with possibilities of the utilization of the coevolution in the combinational circuit design. On the basis of this proposal, the application designing and optimizing logical circuits is implemented. Application functionality is verified in the five test tasks. The comparison between Cartesian genetic programming with and without coevolution is considered. Then logical circuits evolved using cartesian genetic programming with and without coevolution is compared with conventional design methods. Evolution using coevolution has reduced the number of evaluation of circuits during evolution in comparison with standard cartesian genetic programming without coevolution and in some cases is found solution with better parameters (i.e. less logical gates or less delay).

Úvodem práce přináší stručný přehled problematiky softcomputingu a řešení NP-úplných problémů. Zejména se věnuje evolučním algoritmům a jejich základním typům. V další části je zpracována studie na kartézské genetické programování (CGP), které patří do oblasti evolučních algoritmů. CGP se používá zejména pro návrh číslicových obvodů, symbolickou regresi a jiné. Samostatná kapitola je věnována studii nové techniky Age layered population structure (ALPS), která se věnuje problému předčasné konvergence, přičemž navrhuje způsob rozdělení populace na subpopulace separovaných na základě věkového kriteria. Pomocí zajišťování dostatečné diverzity v populaci dosahuje významně lepších řešení oproti klasickým evolučním algoritmům. V práci jsou navrženy dva způsoby začlenění techniky ALPS do CGP. V další části je popsán postup implementace klasického CGP a jeho dvou variant s využitím techniky ALPS. V rámci práce byly vykonány testy na klasických testovacích úlohách s použitím a bez použití techniky ALPS, přičemž v části "Experimentálne výsledky" byl diskutován přínos použití techniky ALPS v CGP oproti klasickému CGP., This work introduces a brief summary of softcomputing and the solutions to NP-hard problems. It especially deals with evolution algorithms and their basic types. The next part involves the study of cartesian genetic programming, which belongs to the field of evolution algorithms, used mainly in the evolution of digital circuits, symbolic regression, etc. A special chapter is devoted to the studies of new technique Age layered population structure, which deals with the problems of premature convergence, which suggests the way of how the population could be divided into subpopulations split up according to the age criteria. Thanks to the maintaining of sufficient diversity, it achieves substantially better solutions in comparison to the classical evolution algorithms. This papier includes the suggestion of two ways of incorporation of the ALPS technique into CGP. In the next part of work there were carried out tests on the classic problems, that would be solved with evolution algorithms. These tests were made with and without using ALPS technique. In the part of work "Experimental results" there was discussed a contribution of using ALPS technique in CGP against the classic CGP.