Optimal Synthesis of Finite State Machines with Universal Gates using Evolutionary Algorithm

要約

この研究では、有限状態マシンの合成のための最適化方法を紹介します。
焦点は、オンチップ面積と回路コストの削減にあります。
MCNC91 ベンチマーク回路の有限状態マシンのリストは、デカルト遺伝的プログラミングを使用して進化しました。
平均して、総ゲート数のほぼ 30% の削減が達成されました。
この論文では、進化のプロセスに対するいくつかのパラメーターの影響についても議論されています。

要約(オリジナル)

This work presents an optimization method for the synthesis of finite state machines. The focus is on the reduction in the on-chip area and the cost of the circuit. A list of finite state machines from MCNC91 benchmark circuits have been evolved using Cartesian Genetic Programming. On the average, almost 30% of reduction in the total number of gates has been achieved. The effects of some parameters on the evolutionary process have also been discussed in the paper.

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