Anwendung kartesischer genetischer Programmierung für DSP-Algorithmen
Konzeption und Auswertung generierter Chromosomen und VHDL-Schaltungen
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Evolutionäre Algorithmen werden verwendet, um gegebene Probleme schrittweise einer Lösung anzunähern. Diese Algorithmen berufen sich dabei auf die Grundsätze der biologischen Evolution. Beispielsweise wird eine generierte Lösung Chromosom genannt. Das Ziel war, bei Algorithmen der digitalen Signalverarbeitung zu testen, ob diese mit Hilfe von Cartesian Genetic Programming, einer Sonderform evolutionärer Algorithmen, mit vernünftigem Aufwand generiert werden können. Außerdem sollte ein generierter Algorithmus weiter optimiert werden, indem die Anzahl der verwendeten digitalen Gatter, d...
Evolutionäre Algorithmen werden verwendet, um gegebene Probleme schrittweise einer Lösung anzunähern. Diese Algorithmen berufen sich dabei auf die Grundsätze der biologischen Evolution. Beispielsweise wird eine generierte Lösung Chromosom genannt. Das Ziel war, bei Algorithmen der digitalen Signalverarbeitung zu testen, ob diese mit Hilfe von Cartesian Genetic Programming, einer Sonderform evolutionärer Algorithmen, mit vernünftigem Aufwand generiert werden können. Außerdem sollte ein generierter Algorithmus weiter optimiert werden, indem die Anzahl der verwendeten digitalen Gatter, die der Algorithmus nach der Synthese benötigt, reduziert wird. Drei unterschiedliche Algorithmen wurden dabei getestet: Ein FIR-Tiefpassfilter, ein CORDIC-ähnlicher Algorithmus und ein sogenannter multiple-constant multiplier, welcher in Filterstrukturen zum Einsatz kommt.
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