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J-GLOBAL ID：201902258691479809   整理番号：19A1788264

進化的アルゴリズムを用いた可逆回路合成【JST・京大機械翻訳】

Reversible Circuit Synthesis Using Evolutionary Algorithms

著者 (4件)： Sasamal T. N. (Department of Electronics & Communication Engineering, NIT Kurukshetra, Kurukshetra, India) ,  Gaur H. M. (Department of Electronics & Communication Engineering, ABES Institute of Technology, Ghaziabad (Delhi NCR), India) ,  Singh A. K. (Department of Electronics & Communication Engineering, NIT Kurukshetra, Kurukshetra, India) ,  Mohan A. (Department of Electronics Engineering, IIT BHU, Varanasi, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 577  ページ： 115-128  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年のVLSI技術における前例のない成長により,電力消費の管理は多くの研究者にとって挑戦的な課題になっている。この観点において,可逆論理はゼロエネルギー散逸を約束する将来の無損失計算システムの基礎の一つとして現れ,一方,古典的物理はトランジスタの一定のスケーリングと集積回路におけるトランジスタ密度の指数関数的成長のために生き残ることができない。それは,低電力VLSI,フォールトトレラント設計,量子コンピューティング,ナノテクノロジー,DNAコンピューティング,光学計算,暗号,および情報科学のような様々な分野に応用されている。可逆論理回路の合成のための多くの既存の研究がある。いくつかは正確な方法であり,他は発見的アプローチに基づいている。本調査では,全探索空間を効率的に探索することにより,近最適解を得ることを目的とした,可逆論理GA(遺伝的アルゴリズム)ベースのPSO(粒子群最適化)ベースのACO(Antコロニー最適化)ベース回路の最適合成問題に対する進化計算アプローチの範囲をレビューした。本研究は,既存の文献において提案されたメタヒューリスティックに基づく可逆論理合成法に関する比較研究によるアルゴリズムレビューを提供した。多数のベンチマーク回路に基づく実験結果の比較により,進化的アルゴリズムに基づく技術は,より少ない合成時間で最適または近最適解を可能にすることを示した。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 暗号 ,  ナノテクノロジー ,  *アルゴリズム ,  フォールトトレランス ,  超LSI ,  電力消費 ,  計算機システム ,  最適化 ,  計算 ,  トランジスタ ,  量子計算 ,  *可逆回路
準シソーラス用語： ヒューリスティック ,  最適解 ,  可逆論理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 論理回路  (NC05070B) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (2件)： 進化的アルゴリズム ,  可逆回路