Consenso Iterativo: geração de implicantes primos para minimização de funções booleanas com múltiplas saídas
Data
2016-08-31
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Com a evolução e difusão do desenvolvimento de equipamentos utilizando microtecnologia e nanotecnologia, circuitos cada vez menores, mais eficientes e que consomem menos energia, são necessários. Os métodos de minimização de funções booleanas tornam-se relevantes por possibilitarem a otimização de circuitos lógicos, através da geração de circuitos que possuam a mesma funcionalidade, porém, minimizados. Estudos na área de minimização de funções booleanas são realizados há muito tempo, e estão sendo adaptados às novas tecnologias. A geração de implicantes primos de uma função booleana é um dos passos para a cobertura dos mintermos da função e, consequentemente, para a obtenção da função de custo mínimo. Neste trabalho, a Primeira Fase do Método de Quine-McCluskey para Funções Booleanas com Múltiplas Saídas (QMM) foi implementada para posterior comparação com os Métodos Propostos GPMultiplo e MultiGeraPlex (baseados na filosofia do algoritmo GeraPlex). Os métodos propostos geram os implicantes primos de uma função booleana com múltiplas saídas e utilizam a operação de consenso iterativo para comparar dois termos. Os resultados obtidos, através da comparação do GPMultiplo, MultiGeraPlex e da Primeira Fase do Método de QMM, puderam comprovar que a aplicação dos métodos propostos torna-se mais viável e vantajosa por permitir menor tempo de execução e uso de memória, menor quantidade de implicantes gerados e de comparações entre os termos.
With the evolution and spread of the development of equipment using microtechnology and nanotechnology, circuits in need are smaller, more efficient and consume less power. Methods of Minimizing Boolean Functions become important as they allow optimization of logic circuits by generating circuits having the same functionality, but minimized. Studies in Minimizing Boolean Functions area are carried out long ago, and are being adapted to new technologies. The generation of prime implicants of a Boolean function is one of the steps for covering the function of the minterms, and consequently to obtain the minimum cost function. In this work, the first phase of the Quine-McCluskey Method for Booleans Functions with Multiple Output (QMM) was implemented for comparison with Proposed Methods GPMultiplo and MultiGeraPlex (based on the philosophy of GeraPlex algorithm). The proposed methods generates the prime implicants of a Boolean Function with Multiple Output and using the iterative consensus operation to compare two terms. The results obtained by comparing the GPMultiplo, MultiGeraPlex and the first phase of the QMM Method, were able to prove that the application of the proposed methods becomes more feasible and advantageous, by allowing smaller execution time, number of implicants and number of comparisons.
With the evolution and spread of the development of equipment using microtechnology and nanotechnology, circuits in need are smaller, more efficient and consume less power. Methods of Minimizing Boolean Functions become important as they allow optimization of logic circuits by generating circuits having the same functionality, but minimized. Studies in Minimizing Boolean Functions area are carried out long ago, and are being adapted to new technologies. The generation of prime implicants of a Boolean function is one of the steps for covering the function of the minterms, and consequently to obtain the minimum cost function. In this work, the first phase of the Quine-McCluskey Method for Booleans Functions with Multiple Output (QMM) was implemented for comparison with Proposed Methods GPMultiplo and MultiGeraPlex (based on the philosophy of GeraPlex algorithm). The proposed methods generates the prime implicants of a Boolean Function with Multiple Output and using the iterative consensus operation to compare two terms. The results obtained by comparing the GPMultiplo, MultiGeraPlex and the first phase of the QMM Method, were able to prove that the application of the proposed methods becomes more feasible and advantageous, by allowing smaller execution time, number of implicants and number of comparisons.
Descrição
Palavras-chave
Consenso iterativo, Funções booleanas, Implicantes primos, Minimização, Múltiplas saídas, Consensus iterative, Boolean functions, Primes implicants, Minimization, Multiple outputs