Article

Article title THE INTEGRATED ALGORITHM OF THE DECISION OF PROBLEMS OF PLACEMENT AND ROUTING ON THE BASIS OF FUZZY GENETIC METHODS
Authors L.A. Gladkov
Section SECTION I. EVOLUTIONARY MODELLING, GENETIC AND BIONIC ALGORITHMS
Month, Year 07, 2011 @en
Index UDC 519.712.2
DOI
Abstract In work integrated approach to the decision of problems of placement and routing VLSI based on their joint decision with use of fuzzy genetic methods is offered. The description of a considered problem and the short analysis of existing approaches is resulted in its decision. The description of structure of the offered algorithm, and also its basic stages is given. The description developed heuristics, operators and strategy of search of optimum decisions is resulted. In the conclusion the short description of the spent computing experiments confirming efficiency of the offered method is presented.

Download PDF

Keywords Placement; routing; evolutionary calculations; fuzzy genetic algorithms; the indistinct fuzzy controller.
References 1. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. – М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2006.
2. Казеннов Г.Г. Основы проектирования интегральных схем и систем. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005.
3. Cohoon J.P., Karro J., Lienig J. Evolutionary Algorithms for the Physical Design of VLSI Circuits. Advances in Evolutionary Computing: Theory and Applications, Ghosh, A., Tsutsui, S. (eds.) Springer Verlag, London, 2003. – Р. 683-712.
4. Курейчик В.М., Курейчик В.В., Родзин С.И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – C. 16-25.
5. Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Новые подходы к построению систем анализа и извлечения знаний на основе гибридных методов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 146-154.
6. Курейчик В.М. Математическое обеспечение конструкторского и технологического проектирования с применением САПР. – М.: Радио и Связь, 1990.
7. Shervani N. Algorithms for VLSI physical design automation. – USA, Kluwer Academy Publisher, 1995. – 538 p.
8. Deb K., Joshi D., Anand A. Real-Coded Evolutionary Algorithms with Parent-Centric Recombination. Kanpur Genetic Algorithms Laboratory (KanGAL), Kanpur, PIN 208 016, India. KanGAL Report No. 2001003.
9. Курейчик В.М. Модифицированные генетические операторы // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 12 (101). – C. 7-15.
10. Herrera F., Lozano M. Fuzzy Adaptive Genetic Algorithms: design, taxonomy, and future directions // Soft Computing 7(2003), Springer-Verlag, 2003. – Р. 545-562.
11. Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Особенности использования нечетких генетических алгоритмов для решения задач оптимизации и управления // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – C. 130-136.

Comments are closed.