Construção de uma RPU (reconfigurable processing unit) para algoritmos genéticos baseada em computação reconfigurável [thesis]

Priscila Aparecida de Moraes
Para que eu pudesse agradecer a todas as pessoa que foram importantes para mim nesses anos de graduação e pós, seria necessário uma nova dissertação. Fica então aqui, implícito o meu agradecimento a todas as pessoas marcaram de alguma forma a minha vida nesses 6 anos, e sei que essas pessoas sabem que marcaram. Primeiramente, gostaria de agradecer a Deus por ter me dado tudo na vida. Por ter colocado no meu caminho pessoas maravilhosas que me amam e apoiam. Agradeço por Ele ter me dado o livre
more » ... er me dado o livre arbítrio que me permitiu cair, e por estar lá embaixo esperando para poder me carregar nos braços quando sabia que eu no podia andar sozinha. Aos meus pais, João e Vilma, que são tudo na minha vida. Agradeço pelo apoio e amor incondicional que me oferecem. Por dedicarem suas vidas a mim e minha irmã, por suas orações, por todos os sacrificios, enfim por tudo que fizeram por mim. Sem eles, nada seria possível; Ao meu orientador, Prof. Dr. Eduardo Marques por ser essa pessoa maravilhosa que me ajuda em tudo que preciso. Agradeço pelo apoio que tem me dado na caminhada da vida, pelos conselhos, pela preocupação, enfim por ser meu amigo além de me orientar no mestrado; Ao Prof. Dr. Eduardo do Valie Simões que fez um papel muito importante no decorrer dessa dissertação. Por sempre ter arrumado um tempo para me ajudar e ter sido fundamental para a conclusão desse mestrado; A minha melhor amiga, Aline, pelos dez anos de amizade, porque sei que apesar da distância que nos separa, está e sempre estará ao meu lado me apoiando e dando bronca nas horas necessárias; A minha irmã, Tassiane, por ser muito mais do que uma irmã, por ser a melhor irmã do mundo. E por ter cuidado de mim quando eu estava mal; As minhas amigas fiéis, Juliana Garrido, Viviane e Juliana Cobre, que me receberam de volta com os braços abertos. Que me deram o apoio fundamental quando eu mais precisei. Agradeço pelos quatro anos maravilhosos que moramos juntas. Sentirei saudades, mas quero que saibam que mesmo distante estaremos juntas para sempre; Aos meus companheiros do LCR, Menotti, Vanderlei, Jean, Leandro, Marcão, Adriano, Daniel e Henrique, que alegraram o ambiente de trabalho e me ajudaram sempre que possível. A eles, que as vezes podem até pensar que não influenciaram na conclusão desse trabalho, mas foram de fundamental importância; As meninas que moram comigo, Fabiana, Aline, Tatiani e Kattiana pela ajuda prestada nessa reta final. A pessoas muito especiais do ICMC que suo: A Manha Fina77i de A. Marino, minha amiga de todas as horas; Profa. Dra. Solange Rezende, pelo carinho e pelos conselhos profissionais e pessoais que me ajudaram muito a crescer; Profa. Dra. Maria Carolina Monard, uma pessoa excepcional em todos os sentidos, pelo carinho e preocupação; As meninas da seção de pós-graduação Beth, Laura e Ana Paula que sempre trabalharam com dedicação e amor para que todas as coisas dessem certo; A Silvana, ao Zé Angelo e a Fernanda Ortega porque de alguma forma foram marcantes para mim. A todos os meus professores da graduação e pós, porque me ensinaram que só o que se aprende em sala de aula não é sufi cente. A CAPES pelo apoio financeiro. Abstract This work consists a FPGA (Field-Programmable Gate Array) implementation of a Reconfigurable Processing Unit (RPU) containing Genetic Algorithm operators ofselection, crossover and mutation. The goal of this work is to make available to circuit designers a non-processed module of a genetic algorithm. This RPU is included iii a SOPC (System-On-a-Programmable-Chip) designed to implement a navigation controiler to a population of autonomous mobile robots. The robot should leam to navigate and explore the environment, avoiding obstacles on its way. The results compare the embedded GA performance for various combinations of mutation and crossover parameters and population sizes. Resumo Esse trabalho consiste na implementação em hardware (MA) de uma Unidade de Processamento Reconfigurável (RPU) para Algoritmos Genéticos (AGs), com o intuito de dispombilizar um módulo de AG não processado pata projetistas de circuitos integrados. Para o desenvolvimento do projeto, foi utilizada côdific.çâo binária 4ps cromossopios, elitismo como método de seleço,no qual o melhor indivíduo não somente é preservado, mas tàiiibm recombinado com todos os outros. Além disso, também foratn utilizados os operactnres normais de crossover e mutação. Para os testes foram, r"os as taxas de crossover e mutação, além do tamanho da população. Os resultados foram obtidos éffi simulação e corresponderam as expectativas. Essa unidade ainda será implantada ni4 ,jp Pojo ata que ele possa evoluir a seu controlador de navegação. O robô aprenderá sozinho a navegar em um ambiente desconhecido, procurando explorar sem colidir com os obstáculos.
doi:10.11606/d.55.2018.tde-03012018-163301 fatcat:wyl263zm6vfg3ej723td6qrjbm