[論文レビュー] Evolutionary Design of Digital Circuits Using Genetic Programming

S. M. Ashik Eftekhar, Sk. Mahbub Habib+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 9, 2013

Evolutionary Algorithms and Applications参考文献 10被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、従来のグラフベースの手法を回避するため、部分木変異を用いた新規な遺伝的プログラミング（GP）手法を提案し、最適化されたデジタル回路を進化させる。この手法は回路設計を著しく単純化・高速化し、GPが複雑なデジタル回路の自動的で効率的かつ効果的な合成に強い潜在能力を示していることが実証された。

ABSTRACT

For simple digital circuits, conventional method of designing circuits can easily be applied. But for complex digital circuits, the conventional method of designing circuits is not fruitfully applicable because it is time-consuming. On the contrary, Genetic Programming is used mostly for automatic program generation. The modern approach for designing Arithmetic circuits, commonly digital circuits, is based on Graphs. This graph-based evolutionary design of arithmetic circuits is a method of optimized designing of arithmetic circuits. In this paper, a new technique for evolutionary design of digital circuits is proposed using Genetic Programming (GP) with Subtree Mutation in place of Graph-based design. The results obtained using this technique demonstrates the potential capability of genetic programming in digital circuit design with limited computer algorithms. The proposed technique, helps to simplify and speed up the process of designing digital circuits, discovers a variation in the field of digital circuit design where optimized digital circuits can be successfully and effectively designed.

研究の動機と目的

• 複雑なデジタル回路の設計において、従来の手動による方法の非効率さと時間消費を是正すること。
• グラフベースの進化的設計の代替手段として、遺伝的プログラミングの実現可能性を検討すること。
• 自動的進化計算を通じて、最適化されたデジタル回路の設計速度を向上させ、プロセスを簡素化すること。
• 部分木変異が、機能的かつ効率的なデジタル回路アーキテクチャの進化に与える有効性を評価すること。

提案手法

• 提案手法は、デジタル回路設計の生成と最適化に、部分木変異を主な進化演算子として用いる遺伝的プログラミングを採用する。
• 回路表現は、各ノードが論理ゲートまたは入力を表す式木（ETs）として符号化され、進化的変更が可能になる。
• 部分木変異は、ランダムに選択された部分木を、新たに生成されたランダムな部分木に置き換えることで、探索空間における多様性と探査を促進する。
• フィットネス評価は、機能的正しさと回路複雑性に基づき、最適解への進化プロセスを導く。
• 明示的なグラフベース表現を避けることで、計算オーバーヘッドを低減し、実装を簡素化する。
• 反復的な選択、変異、再結合を通じて、アダッパーと乗算器などの算術関数用の回路を進化させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 グラフベースの表現に依存せずに、部分木変異を用いた遺伝的プログラミングが、機能的かつ最適化されたデジタル回路を効果的に進化させられるか。
• RQ2 本手法の設計速度と複雑さについて、従来の方法およびグラフベースの進化的設計手法と比較してどのように異なるか。
• RQ3 部分木変異が、デジタル回路の進化における探索空間の探査をどの程度向上できるか。
• RQ4 本手法が、自動化されたデジタル回路設計の効率性とスケーラビリティに与える影響は何か。

主な発見

• 提案されたGPベースの手法は、算術関数用に正しく最適化されたデジタル回路を効果的に進化させ、機能的信頼性を示した。
• 部分木変異により、探索空間の有効な探査が可能となり、多様で高品質な回路ソリューションが得られた。
• 従来の手動による方法と比較して、設計時間と複雑さが顕著に削減された。
• 部分木変異を用いたGPが、グラフベースの進化的設計手法の代替手段として実用的かつ効率的であることが確認された。
• 競争力のある回路複雑さと機能的正しさが達成され、自動化されたデジタル回路合成におけるその可能性が裏付けられた。