Desarrollo de metodologías para síntesis y optimización de circuitos lógicos multinivel

Resumen

EL OBJETIVO DEL TRABAJO ES EL ESTUDIO DE LA SINTESIS LOGICA COMBINACIONAL MULTINIVEL USANDO LOS ALGORITMOS HEURISTICOS DEL "SIMULATED ANNEALING" Y LOS ALGORITMOS GENETICOS, UTILIZAMOS FUNCIONES DE COSTE BASADAS EN EL NUMERO DE LITERALES DE LA FUNCION LOGICA A OPTIMIZAR A LOS QUE POSTERIORMENTE AÑADIMOS ALGUNOS TERMINOS CORRECTORES. CASI TODOS LOS PROBLEMAS DE OPTIMIZACION LOGICA SON COMBINATORIOS, ES DECIR NOS SE PUEDE ENCONTRAR LA SOLUCION EN TIEMPOS RAZONABLES. LOS ALGORITMOS HEURISTICOS CONSIGUEN RESULTADOS APROXIMADOS EN TIEMPOS ACEPTABLES. ENTRE ESTE TIPO DE ALGORITMOS SE ENCUENTRAN EL SIMULATED ANNEALING Y LOS GENETICOS, QUE TIENEN EN COMUN EMULAR PROCESOS DE LA NATURALEZA. EL SIMULATED ANNEALING SE BASA EN CONSIDERACIONES TERMODINAMICAS EN LAS QUE EL ENFRIAMIENTO SE INTERPRETA COMO UN PROCEDIMIENTO DE OPTIMIZACION. LOS ALGORITMOS GENETICOS SE INSPIRAN EN PROCESOS DE BUSQUEDA Y SELECCION NATURAL QUE HACEN SOBREVIVAN LOS INDIVIDUOS MAS APTOS DE CADA ESPECIE. AMBOS ALGORITMOS UTILIZAN MECANISMOS DE BUSQUEDA ALEATORIA DIRIGIDOS A LA OBTENCION DE VALORES DECRECIENTES DE LAS FUNCIONES DE COSTE. EL SIMULATED ANNEALING DIRIGE SU BUSQUEDA MEDIANTE LA FUNCION DE DISTRIBUCION DE BOLTZMAN Y EL ALGORITMO GENETICO DIRIGE LA BUSQUEDA MEDIANTE MECANISMOS DE SELECCION, CRUCE Y MUTACION. AMBOS ALGORITMOS LOS HEMOS PROBADO SOBRE BANCOS DE PRUEBAS DEL INTERNATIONAL WORKSHOP ON LOGIC SYNTHESIS DEL AÑO 1993.