Autómatas celulares evolucionados sobre FPGA
dc.contributor.advisor | Cancino de Greiff, Héctor Fernando | |
dc.contributor.author | Ladino Vega, Iván Darío | |
dc.date.accessioned | 2015-01-19T00:30:03Z | |
dc.date.accessioned | 2016-01-13T21:01:12Z | |
dc.date.accessioned | 2020-04-16T17:53:46Z | |
dc.date.accessioned | 2023-05-11T19:43:30Z | |
dc.date.available | 2015-01-19T00:30:03Z | |
dc.date.available | 2016-01-13T21:01:12Z | |
dc.date.available | 2020-04-16T17:53:46Z | |
dc.date.available | 2023-05-11T19:43:30Z | |
dc.date.created | 2012 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/118567 | |
dc.description.abstract | Generalmente el Hardware reconfigurable se asocia a las FPGAs. Los dispositivos reconfigurables en sentido estricto deben soportar la reconfiguración sin la necesidad de reprogramar los dispositivos. Los autómatas celulares están constituidos por una colección muy densa de celdas reconfigurables, donde cada una realiza una operación simple pero en conjunto pueden ejecutar operaciones complejas. Los autómatas evolucionados a diferencia de los evolutivos se reconfiguran con base en reglas que son fruto de un proceso evolutivo externo al autómata en sí mismo, la Maquina Genética puede implementarse sobre un procesadoro sobre un PC como es el caso de este Proyecto, en el que se implementó un autómata en dos capas una para operaciones lineales y la otra para no lineales. La máquina Genética por conveniencia práctica, se diseñó sobre una aplicación de filtrado de imágenes y permite evolucionar las reglas que se reconfiguran en el autómata implementado sobre la FPGA. | spa |
dc.format | spa | |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Hardware reconfigurable | spa |
dc.subject | Algoritmos genéticos | spa |
dc.subject | Maquina genética | spa |
dc.title | Autómatas celulares evolucionados sobre FPGA | spa |
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LadinoVegaIvanDario2012.pdf | 2.554Mb | application/pdf | View/ |