ДИАГНОСТИРОВАНИЕ ЦИФРОВЫХ УСТРОЙСТВ НА БАЗЕ ЭВОЛЮЦИОННОГО ПОДХОДА

Краткое содержание

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ

У вступі викладені актуальність теми дисертаційного дослідження, його цілі і завдання, наукова новизна та практична цінність отриманих результатів, зв'язок з науковими темами. Представлена інформація про публікації та особистий внесок здобувача, відомості про апробацію та впровадження результатів.

У розділі 1 «Предмет дослідження та сутність наукової проблеми» охарактеризовано предмет дослідження, а також проведено аналітичний огляд сучасного стану та тенденцій розробки методів побудови ІдП різних класів та їх оптимізації.

В якості основної моделі в роботі вибрано синхронний послідовністний ЦП, заданий на структурному рівні представлення у вигляді правильної логічної мережі. Саме використання інформації про поведінку ЦП на структурному рівні дає перевагу в порівнянні з абстрактними методами.

Аналіз структурних методів побудови ІдП показує, що вони мають неприйнятні характеристики (часові та ємнісні) при обробці великих ЦП. Це пов'язано з застосовуваними в них техніками синтезу рішень: побудова дерев обходів або обробка бульових функцій, що представляють ЦП. Дані техніки були запропоновані спочатку для комбінаційних ЦП, а потім адаптовані для послідовністних. Їх альтернативою стали методи, які для оцінки послідовностей використовують моделювання; до них, зокрема, належать різні ЕА. На цей час цілий ряд авторів запропонували різні підходи побудови ІдП за допомогою еволюційних алгоритмів, серед яких найбільш широко представлено генетичний алгоритм. Розроблювані генетичні алгоритми побудови вхідних ідентифікуючих послідовностей використовують велику кількість евристик, що добре видно, наприклад, при побудові оцінюючих функцій. При цьому взаємопов'язувальна методика побудови таких методів та алгоритмів відсутня, незважаючи на спорідненість задач, що вирішуються.

Залежно від цілей задач та необхідної якості рішення в ЕА використовується як справне моделювання, так і моделювання ЦП з пошкодженнями. Багаторазовий ітеративний виклик процедур моделювання для оцінки особин робить ЕА досить повільними в реалізації. Найбільш перспективним підходом, який долає зазначений недолік, є побудова паралельних версій таких ЕА. Відомі ПГА побудови ІдП орієнтовані на вузький клас доступних розробникам систем, а також є поверхнево описаними. Отже, виникає завдання розробки методології побудови паралельних версій ЕА генерації ІдП, які застосовують різні схеми розпаралелювання та паралельні процедури моделювання з несправностями, та дозволяють їх реалізацію на сучасних паралельних ОС різних класів.

Одним з найбільш перспективних напрямків у розробці сучасних ЦП є зниження їх енергоспоживання. Для цього необхідні автоматизовані засоби оцінки розсіювання тепла для структурного рівня представлення ЦП. Динамічна складова такої оцінки будується на підставі числа подій в ЦП при прикладанні заданої послідовності, тобто на підставі моделювання. Таким чином, для побудови таких оцінок перспективним є застосування ГА генерації ІдП з додатковими обмеженнями, які відповідають режиму функціонування або тестування ЦП.

На основі проведеного аналізу сформульовано цілі та завдання дослідження.

У розділі 2 «Розробка однорівневих генетичних алгоритмів побудови вхідних ідентифікуючих послідовностей ЦП» введено дві моделі застосування ЕА в задачах побудови ІдП, а також практично розроблено ряд однорівневих ГА-методів.

В однорівневій моделі (схемі застосування) ЕА-методів (рис.1а) єдиний цикл еволюції формує метод розв'язання задачі. До методів даного класу відносяться такі, в яких рішення знаходять за один виклик ЕА.

У тому випадку, якщо складність задачі не дозволяє методу знайти рішення за один виклик ЕА пошуку, то говорять про дворівневу модель (дворівневу схему, рис.1б), що припускає ітеративну двофазну реалізацію. У першій фазі відбувається пошук проміжної (локальної) цілі. Якщо таку ціль знайдено, то викликається ЕА пошуку рішення для даної локальної цілі, який формує другу фазу ітерації. Будемо називати фазу 1 верхнім рівнем, а фазу 2 - нижнім рівнем ЕА. При цьому структура фази 2 методу відповідає однорівневому ЕА побудови ІдП. У завданнях побудови вхідних ІдП рішення (послідовність) часто будується за адитивним принципом, тобто дані задачі природним чином проектуються на дворівневу схему ЕА.

В роботі розглянуто одно- та дворівневі ЕА-методи як для популяційних алгоритмів (ГА), так і для методів з еволюцією одного рішення (метод симуляції відпалу, СВ).