AUTOMATIC SYNTHESIS OF DIGITAL MICROCONTROLLER PROGRAMS BY GENETIC PROGRAMMING

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: DOUGLAS MOTA DIAS
• Orientador(a): MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO
• Banca de defesa: MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO, KARLA TEREZA FIGUEIREDO LEITE, CARLOS ROBERTO HALL BARBOSA, JOSE FRANCO MACHADO DO AMARAL
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
• Programa de Pós-Graduação: PPG EM ENGENHARIA ELÉTRICA
• País: BR
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=6666@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=6666@2

Esta dissertação investiga o uso de programação genética linear na síntese automática de programas em linguagem de montagem para microcontroladores, que implementem estratégias de controle de tempo ótimo ou sub-ótimo, do sistema a ser controlado, a partir da modelagem matemática por equações dinâmicas. Uma das dificuldades encontradas no projeto convencional de um sistema de controle ótimo é que soluções para este tipo de problema normalmente implicam em uma função altamente não-linear das variáveis de estado do sistema. Como resultado, várias vezes não é possível encontrar uma solução matemática exata. Já na implementação, surge a dificuldade de se ter que programar manualmente o microcontrolador para executar o controle desejado. O objetivo deste trabalho foi, portanto, contornar tais dificuldades através de uma metodologia que, a partir da modelagem matemática de uma planta, fornece como resultado um programa em linguagem de montagem. O trabalho consistiu no estudo sobre os possíveis tipos de representações para a manipulação genética de programas em linguagem de montagem, tendo sido concluído que a linear é a mais adequada, e na implementação de uma ferramenta para realizar os três estudos de caso: water bath, cart centering e pêndulo invertido. O desempenho de controle dos programas sintetizados foi comparado com o dos sistemas obtidos por outros métodos (redes neurais, lógica fuzzy, sistemas neurofuzzy e programação genética). Os programas sintetizados demonstraram, no mínimo, o mesmo desempenho, mas com a vantagem adicional de fornecerem a solução já no formato final da plataforma de implementação escolhida: um microcontrolador.