Article

Article title BIOINSPIRED ALGORITHMS FOR PARTITIONING VLSI CIRCUITS IN DESIGN
Authors V.V. Kureichik, Vl.Vl. Kureichik
Section SECTION I. EVOLUTIONARY MODELLING, GENETIC AND BIONIC ALGORITHMS
Month, Year 07, 2013 @en
Index UDC 321.3
DOI
Abstract The article describes one of the most important tasks of the design of VLSI design - a task partitioning schemes. It belongs to a class of NP-hard and difficult tasks. This paper describes a model of behavior of the colony of bees. A modified hybrid architecture bioinspired search using a multi-level evolution. This allows you to parallelize the process of solving the problem, and partly to eliminate pre-convergence algorithms. The principal difference between the proposed method is found for the separation process and the use of two stages each of the stages of different algorithms. Designed bioinspired algorithm based on modeling the behavior of colonies of bees. Conducted a series of tests and experiments have refined theoretical estimates of the time complexity of designing algorithms and their behavior patterns for different structures. In the best case time complexity of algorithms  ≈О (nlogn), in the worst case – O (n3).

Download PDF

Keywords Hybrid search; design engineering; bioinspired algorithm partitioning; genetic algorithm; bees algorithm.
References 1. Курейчик В.В., Запорожец Д.Ю. Современные проблемы при размещении элементов СБИС // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 68-73.
2. Karaboga D. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization // Technical Report TR06, Erciyes University, Engineering Faculty, Computer Engineering Department, 2005.
3. Курейчик В.В., Запорожец Д.Ю. Роевой алгоритм в задачах оптимизации // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). − С. 28-32.
4. Курейчик В.В., Полупанова Е.Е.Эволюционная оптимизация на основе алгоритма колонии пчел // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 12 (101). – С. 41-46.
5. Курейчик В.М., Кныш Д.С. Проблемы, обзор и параллельные генетические алгоритмы: состояние // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2010. – № 4. – С. 72-82
6. Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Разбиение на основе моделирования адаптивного поведения биологических систем Нейрокомпьютеры. Разработка применение. – 2010. – № 2. – С. 28-33.
7. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Гладков Л.А., Сороколетов П.В. Бионспирированные методы в оптимизации. – М.: Физмалит, 2009.
8. Курейчик В.В., Курейчик Вл.Вл. Архитектура гибридного поиска при проектировании // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 7 (132). – С. 22-27.
9. Гладков Л.А, Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. – М.: Физматлит, 2010.
10. Курейчик В.В., Родзин С.И. О правилах представления решений в эволюционных алгоритмах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 13-21.

Comments are closed.