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metadata.teses.dc.title: Particionamento hardware/software: proposta de solução com redes neurais artificiais
metadata.teses.dc.creator: Dias, Maurício Acconcia
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Lacerda, Wilian Soares
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Saúde, André Vital
Giacomin, João Carlos
metadata.teses.dc.description.concentration: Inteligência computacional
metadata.teses.dc.subject: Hardware/software co-design
Particionamento hardware/software
Redes neurais artificiais
Hardware/software co-design
Hardware/software partitioning
Artificial neural networks
metadata.teses.dc.date.issued: 17-Mar-2015
metadata.teses.dc.identifier.citation: DIAS, M. A. Particionamento hardware/software: proposta de solução com redes neurais artificiais. 2008. 59 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2008.
metadata.teses.dc.description.resumo: O particionamento hardware/software é um dos problemas mais importantes em projetos de desenvolvimento que possuem um hardware/software co-design. Os problemas de particionamento estão no grupo de problemas NP-Completos, caso seja adotado um caráter de otimização ao problema passa ao âmbito dos problemas NP-Difíceis. Este fato justifica a utilização de heurísticas para a resolução em tempo aceitável. As heurísticas utilizadas na resolução do problema são algoritmos genéticos para a geração do banco de dados e redes neurais artificiais para atacar o problema. O resultado deste projeto de pesquisa é uma rede neural artificial que resolve o problema do particionamento para uma dada instância apresentando um bom resultado em um curto tempo de execução
metadata.teses.dc.description.abstract: The hardware/software partitioning problem is one of the most important step on project development when it has a hardware/software co-design. Partitioning problems are include in the set of NP-Complete problems and when they have a optimizing feature associated the are moved to the set of NP-Hard problems. This fact justifies the usage of heuristics on solving this problem. The choosen heuristics are genetic algorithms for database generation and artificial neural networks for problem solving. The result of this work is a neural network that can solve the problem for an especific instance with good results in a short comptational execution time.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5189
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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