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Application of Evolutionary Algorithms for Multi-objective Optimization in VLSI and Embedded Systems

Application of Evolutionary Algorithms for Multi-objective Optimization in VLSI and Embedded Systems
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-81-322-1957-6
Name Bhuvaneswari, M.C.
T I T E L Application of Evolutionary Algorithms for Multi-objective Optimization in VLSI and Embedded Systems
Verlagsort New Delhi ; s.l.
Verlag Springer India
Erscheinungsjahr 2015
2015
Umfang Online-Ressource (XI, 174 p. 63 illus., 8 illus. in color, online resource)
Reihe SpringerLink. Bücher
Notiz / Fußnoten Description based upon print version of record
Weiterer Inhalt Introduction to Multi-Objective Evolutionary AlgorithmsHardware/Software Partitioning for Embedded Systems -- Circuit Partitioning for VLSI Layout -- Design of Operational Amplifier -- Design Space Exploration for Scheduling and Allocation in High Level Synthesis of Datapaths -- Design Space Exploration of Datapath (Architecture) in High Level Synthesis for Computation Intensive Applications -- Design Flow from Algorithm to RTL using Evolutionary Exploration Approach -- Crosstalk Delay Fault Test Generation -- Scheduling in Heterogeneous Distributed Systems.  .
Titelhinweis Druckausg.ISBN: 978-813-2219-57-6
ISBN ISBN 978-81-322-1958-3
Klassifikation TJFC
TEC008010
*68-06
68T20
90C29
90C90
00B15
621.3815
TK7888.4
Kurzbeschreibung Introduction to Multi-Objective Evolutionary Algorithms -- Hardware/Software Partitioning for Embedded Systems -- Circuit Partitioning for VLSI Layout -- Design of Operational Amplifier -- Design Space Exploration for Scheduling and Allocation in High Level Synthesis of Datapaths -- Design Space Exploration of Datapath (Architecture) in High Level Synthesis for Computation Intensive Applications -- Design Flow from Algorithm to RTL using Evolutionary Exploration Approach -- Crosstalk Delay Fault Test Generation -- Scheduling in Heterogeneous Distributed Systems. .
2. Kurzbeschreibung This book describes how evolutionary algorithms (EA), including genetic algorithms (GA) and particle swarm optimization (PSO) can be utilized for solving multi-objective optimization problems in the area of embedded and VLSI system design. Many complex engineering optimization problems can be modelled as multi-objective formulations. This book provides an introduction to multi-objective optimization using meta-heuristic algorithms, GA and PSO, and how they can be applied to problems like hardware/software partitioning in embedded systems, circuit partitioning in VLSI, design of operational amplifiers in analog VLSI, design space exploration in high-level synthesis, delay fault testing in VLSI testing, and scheduling in heterogeneous distributed systems. It is shown how, in each case, the various aspects of the EA, namely its representation, and operators like crossover, mutation, etc. can be separately formulated to solve these problems. This book is intended for design engineers and researchers in the field of VLSI and embedded system design. The book introduces multi-objective GA and PSO in a simple and easily understandable way that will appeal to introductory readers.
SWB-Titel-Idn 416042511
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-1958-3
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Volltext
Siehe auch Cover
Siehe auch Inhaltstext
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