Optimization of state assignment in a finite state machine

evaluation of a simulated annealing approach


  • Reinaldo da Silva Ribeiro UFT - Universidade Federal do Tocantins
  • Rafael Lima de Carvalho Universidade Federal do Tocantins
  • Tiago da Silva Almeida Universidade Federal do Tocantins https://orcid.org/0000-0002-0420-4188




Máquinas de Estados FInitos, Resfriamento Simulado, Sistemas Digitais, Meta-heuristica


In this research, the application of the Simulated Annealing algorithm to solve the state assignment problem in finite state machines is investigated. The state assignment is a classic NP-Complete problem in digital systems design and impacts directly on both area and power costs as well as on the design time. The solutions found in the literature uses population-based methods that consume additional computer resources. The Simulated Annealing algorithm has been chosen because it does not use populations while seeking a solution. Therefore, the objective of this research is to evaluate the impact on the quality of the solution when using the Simulated Annealing approach. The proposed solution is evaluated using the LGSynth89 benchmark and compared with other approaches in the state-of-the-art. The experimental simulations point out an average loss in solution quality of 11%, while an average processing performance of 86%. The results indicate that it is possible to have few quality losses with a significant increase in processing performance.

Biografia do Autor

Rafael Lima de Carvalho, Universidade Federal do Tocantins

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Tocantins (2006), mestrado em Sistemas e Computação pelo Instituto Militar de Engenharia (2008) e doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2016). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal do Tocantins, curso de ciência da computação. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: tracker, weightless neural networks, problema de conectividade dinâmica, aprendizado de máquina.

Tiago da Silva Almeida, Universidade Federal do Tocantins

Possui graduação em Sistemas de Informação pelo Centro Universitário de Jales (2007) e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2009). Atualmente é professor Assistente I da Universidade Federal do Tocantins. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Circuitos Eletrônicos.




Como Citar

da Silva Ribeiro, R. et al. 2021. Optimization of state assignment in a finite state machine: evaluation of a simulated annealing approach. Academic Journal on Computing, Engineering and Applied Mathematics. 3, 1 (dez. 2021), 9–16. DOI:https://doi.org/10.20873/uft.2675-3588.2022.v3n1.p9-16.



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