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Neste trabalho apresenta-se uma ferramenta de simulação reconfigurável de microprocessadores com o objetivo principal de ser uma ferramenta para auxílio ao ensino de arquitetura de processadores em cursos de Ciência da Computação e afins. Este simulador apresenta o conceito de reconfigurabilidade como grande vantagem para o desenvolvimento de um simulador para uma arquitetura de processador sem a necessidade de sua programação por completo. O simulador é totalmente implementado em Java permitindo sua utilização em diversas plataformas hardware/software. O simulador reconfigurável é o grande resultado deste trabalho sendo o mesmo validado através da comparação da simulação com um outro simulado de funcionamento reconhecidamente comprovado.

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Abstract. In this work a modification was made on the algorithm of Artificial Neural Networks (NN) Training of the Multilayer Perceptron type (MLP) based on multi-objective optimization (MOBJ), to increase its computational efficiency. Usually, the number of efficient solutions to be generated is a parameter that must be provided by the user. In this work, this number is automatically determined by an algorithm, through the usage of golden section, being generally less when specified, showing a sensible reduction in the processing time and keeping the high generalization capability of the obtained solution from the original method.