Статья

Название статьи ГЛОБАЛЬНАЯ ТРАССИРОВКА НА ОСНОВЕ МУРАВЬИНОГО АЛГОРИТМА
Автор О.Б. Лебедев
Рубрика РАЗДЕЛ II. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
Месяц, год 07, 2011
Индекс УДК 681.325
DOI
Аннотация Излагается метод решения задачи глобальной трассировки на основе муравьиного алгоритма. С учетом особенностей задачи глобальной трассировки разработаны модифицированные механизмы поведения муравьев и структура пространства решений, в рамках которого организован поисковый процесс, базирующийся на моделировании адаптивного поведения муравьиной колонии. Отличительной особенностью представленного алгоритма глобальной трассировки, является то, муравьиная колония разбита на кластеры и поиск конкретного решения задачи покрытия осуществляется коллективом кластера муравьев. Основу поведения муравьиной колонии составляет самоорганизация, обеспечивающая достижения общих целей колонии на основе низкоуровневого взаимодействия внутри кластеров и между кластерами. Экспериментальные исследования проводились на IBM PC. По сравнению с существующими алгоритмами достигнуто улучшение результатов.

Скачать в PDF

Ключевые слова Роевой интеллект; муравьиная колония; адаптивное поведение; самоорганизация; глобальная трассировка, оптимизация.
Библиографический список 1. Деньдобренко Б.П., Малика А.С. Автоматизация проектирования радиоэлектронной аппаратуры. – М.: Высшая школа, 2002.
2. Alpert C.J., Mehta D.P., and Sapatnekar S.S. Handbook of Algorithms for Physical Design Automation. – Boston, MA: Auerbach, 2009.
3. Cho M., Xiang H., Puri R., and Pan D.Z. “Wire Density Driven Global Routing for CMP Variation and Timing,” in Proc. Int. Conf. on ComputerAided Design, Nov 2006.
4. Di Caro G., Ducatelle F., Gambardella L.M. AntHocNet: An adaptive nature-inspired algorithm for routing in mobile ad hoc networks // European Transactions on Telecommunications. – 2005. – № 16 (5). – C. 443-455.
5. Курейчик В.М. Биоинспирированный поиск с использованием сценарного подхода // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – C. 7-33.
6. Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Поисковая адаптация: теория и практика. – М.: Физматлит, 2006.
7. Лебедев Б.К., Лебедев В.Б., Лебедев О.Б. Эволюционные механизмы трассировки в канале // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 9 (86). – С. 12-18.
8. Лебедев Б.К., Лебедев В.Б. Глобальная трассировка на основе роевого интеллекта // Известия ЮФУ. Технические нгауки. – 2010. – № 7 (108). – С. 32-39.
9. Курейчик В.В., Полупанова Е.Е. Эволюционная оптимизация на основе алгоритма колонии пчел // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 12 (101). – С. 41-46.
10. M. Dorigo and T. Stьtzle. Ant Colony Optimization. MIT Press, Cambridge, MA, 2004.
11. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – С. 16-25.

Comments are closed.