Gerçek zamanlı uygulamalar için ABC algoritmasının FPGA üzerinde gerçeklenmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorKarakaya, Fuat
dc.contributor.authorAvcı, Gökmen
dc.date.accessioned2019-11-29T06:04:09Z
dc.date.available2019-11-29T06:04:09Z
dc.date.issued2011
dc.date.submitted2011-06
dc.departmentNiğde ÖHÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractBu tez çalışmasında Yapay Arı Kolonisi(Artifical Bee Colony, ABC) algoritması ilk kez FPGA üzerinde donanımsal olarak gerçeklenmiştir. ABC algoritması sürü tabanlı sezgisel (metaheuristic) yeni bir algoritmadır. Arıların doğada polen arama davranışlarından adapte edilmiş ve bir çok optimizasyon probleminde başarı ile kullanılmıştır. Bu çalışmada ABC algoritmasının FPGA üzerinde etkin bir şekilde gerçeklenmesini sağlayan donanım mimarisi önerilmiştir. Önerilen mimari sayesinde algoritma FPGA üzerinde daha az yer kaplamakta ve PC tabanlı yazılım versiyonlarına göre daha hızlı çalışmaktadır. Önerilen mimarinin performansının test edilmesi için literatürden yüksek hesaplama gücü ve hız gerektiren fonksiyonlar seçilmiştir. Aynı zamanda ABC algoritması ile YSA eğitimi problemi de FPGA ortamında gerçeklenmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda donanım üzerinde gerçeklenen yapının hem optimizasyon problemlerinde hemde YSA eğitiminde PC tabanlı uygulamalarla aynı doğruluğu gösterirken, bu uygulamlara göre çok daha hızlı olduğu gözlemlenmiştir.
dc.description.abstractIn this thesis the first hardware implementation of the artificial bee colony (ABC) optimization on Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) is introduced. The artificial bee colony optimization is a new population?based metaheuristic algorithm. It is adopted from the natural foraging behavior of real honey bees and has been employed to find solutions to wide variety of optimization problems. In this paper we propose an efficient hardware architecture which leads to an efficient implementation with a less space requirement on FPGA and reduced runtime over software based solutions. Proposed architecture is tested with functions selected from the litrature. In addition to that Artificial Neural Network (ANN) tarining with ABC algorithm is also implemented on FPGA. The results indicate that the proposed architacture is as accurate as its software counterpart on PC but much faster than its corresponding software implementation in both function optimization and ANN training.
dc.identifier.citationAvcı, G. (2011). Gerçek zamanlı uygulamalar için ABC algoritmasının FPGA üzerinde gerçeklenmesi. (Yüksek Lisans Tezi) Niğde Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Niğde
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11480/7365
dc.identifier.yoktezid285324
dc.institutionauthorAvcı, Gökmen
dc.language.isotr
dc.publisherNiğde Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectABC Algoritması
dc.subjectFPGA
dc.subjectYSA
dc.subjectABC Algorithm
dc.subjectArtificial Neural Networks(ANNs)
dc.subjectFPGAs
dc.titleGerçek zamanlı uygulamalar için ABC algoritmasının FPGA üzerinde gerçeklenmesi
dc.title.alternativeImplementation of artificial bee colony (ABC) algorithm on FPGA for real-time applications
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Gerçek zamanlı uygulamalar için ABC algoritmasının FPGA üzerinde gerçeklenmesi.pdf
Boyut:
1.55 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu