Implementation of genetic algorithm using FPGA with applications
Other Title(s)
نتفيذ الخوارزميات الجينية باستخدام مصفوفة البوابات المبرمجة مع التطبيقات
Joint Authors
Abd al-Rahman, Umar Arif
Akkar, Hanan Abd al-Rida
Source
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
Issue
Vol. 9, Issue 1 (31 Dec. 2009), pp.1-21, 21 p.
Publisher
Publication Date
2009-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
21
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
أن هذا البحث يقدم تصميم لخوارزمية جينية متعددة الأغراض.
ثم تم وصفها باستخدام لغة وصف المكونات الصلبة للدوائرة المتكاملة الفائقة السرعة (VHDL) و التي تعد أحد لغات وصف المكونات الصلبة (HDLs) يتم تنفيذ النظام الكلي على أحدى رقائق مصفوفة البوابات المبرمجة (FPGA) و ذلك باستخدام البرنامج الأساس (2.1 i) و هي أداة برمجية توفرها XILINX (المصنع لرقيقة مصفوفة البوابات المبرمجة المنتقاه لهذا العمل).
و للتأكد من كفاءة الخوارزميات الجينية المنفذة باستخدام مصفوفة البوابات المبرمجة (FPGAGA) فقد تم اختبارها باستخدام حالتين تطبيقيتين.
الحالة التطبيقية الأولى تهدف إلى إيجاد الرقم الأكبر لمدى معين من الأرقام 0≤x≤15 و ذلك باستخدام المعادلات الرياضية (f(x) = 2x, f(x) = x + 5, f(x)=2x3-45x2+300x) و قد أظهرت نتائج المحاكاة الحاسوبية إمكانية (FPGAGA) على ايجاد اعلى القيم المتاحة للدوال المستخدمة.
أما الحالة الثانية فهي تهدف إلى حل مشكلة تقسيم الدائرة (circuit partitioning) حيث يشترط إعادة توزيع عدد من الخلايا على وحدتين (أو مجموعتين) شريطة أن توزع بصورة متوازية و أن ترتبط فيما بينها بأقل عدد ممكن من التوصيلات (أو الأسلاك) العابرة للوحدتين.
لقد أظهرت نتائج المحاكاة الحاسوبية أن (FPGAGA) قد تمكن من ايجاد التوزيع الأفضل و ذلك فيما يتعلق بعدد الخلايا المخصصة لكل قسم و التوصيلات العابرة للوحدتين لعدد من الترتيبات المعطاة (المكونة من 5 و 10 و 15 خلية).
Abstract EN
This paper presents a design of a general purpose GA.
It is described using the Very high speed integrated circuits Hardware Description Language (VHDL), which is one of the Hardware Description Languages (HDLs).
The complete system is implemented in a single Field Programmable Gate Array (FPGA) platform using the Foundation 2.1i, which is a software tool from XILINX.
The feasibility of the purposed FPGA-based GA (FPGAGA) is demonstrated by testing it using two case studies.
The objective of the first test is to maximize mathematical functions (f(x) = 2x, f(x) = x+5 and f(x) =2x3 -45x2 +300x) over the domain 15 x 0 .
Simulation results show that the adopted design is able to find the maximum obtainable values for all the functions.
The objective of the second test is to solve circuit partitioning problem by distributing given modules (or cells) over two blocks.
The number of inter-block connections and the number of modules assigned for each block should be minimum.
Simulation results show that the final arrangements reached by the FPGAGA for the given arrangements (consist of 5, 10 and 15 modules) is well optimized in term" of the number of inter-block connections and the modules assigned for each block.
American Psychological Association (APA)
Akkar, Hanan Abd al-Rida& Abd al-Rahman, Umar Arif. 2009. Implementation of genetic algorithm using FPGA with applications. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 9, no. 1, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-248872
Modern Language Association (MLA)
Akkar, Hanan Abd al-Rida& Abd al-Rahman, Umar Arif. Implementation of genetic algorithm using FPGA with applications. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 9, no. 1 (Dec. 2009), pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-248872
American Medical Association (AMA)
Akkar, Hanan Abd al-Rida& Abd al-Rahman, Umar Arif. Implementation of genetic algorithm using FPGA with applications. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2009. Vol. 9, no. 1, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-248872
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 12-21
Record ID
BIM-248872