Статья

Название статьи ИНТЕГРИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ РАЗМЕЩЕНИЯ И ТРАССИРОВКИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ГЕНЕТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
Автор Л.А. Гладков
Рубрика РАЗДЕЛ I. ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ГЕНЕТИЧЕСКИЕ И БИОНИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ
Месяц, год 07, 2011
Индекс УДК 519.712.2
DOI
Аннотация Предлагается интегрированный подход к решению задач размещения и трассировки СБИС основанный на их совместном решении с использованием нечетких генетических методов. Приводится описание рассматриваемой задачи и краткий анализ существующих подходов к ее решению. Дается описание структуры предложенного алгоритма, а также его основных этапов. Приводится описание разработанных эвристик, операторов и стратегий поиска оптимальных решений. В заключении представлено краткое описание проведенных вычислительных экспериментов, подтверждающих эффективность предложенного метода.

Скачать в PDF

Ключевые слова Размещение; трассировка; эволюционные вычисления; нечеткие генетические алгоритмы; нечеткий логический контроллер.
Библиографический список 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.