模式识别与人工智能
2025年4月11日 星期五   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2018, Vol. 31 Issue (5): 398-408    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201805002
论文与报告 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
基于自适应PSO和混合转换策略的X结构Steiner最小树算法
刘耿耿1,2, 陈志盛1, 郭文忠1,2,3, 陈国龙1
1.福州大学 数学与计算机科学学院 福州 350116
2.福州大学 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福州 350116
3.福州大学 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室 福州 350116
Self-adapting PSO Algorithm with Efficient Hybrid Transformation Strategy for X-Architecture Steiner Minimal Tree Construction Algorithm
LIU Genggeng1,2, CHEN Zhisheng1, GUO Wenzhong1,2,3, CHEN Guolong1
1.College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350116
2.Fujian Provincial Key Laboratory of Networking Computing and Intelligent Information Processing, Fuzhou University, Fuzhou 350116
3.Key Laboratory of Spatial Data Mining and Information Sharing, Ministry of Education, Fuzhou University, Fuzhou

全文: PDF (866 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

X结构Steiner最小树(XSMT)是非曼哈顿结构总体布线算法中多端线网的最佳连接模型,属于NP难问题.文中基于混合转换策略和自适应粒子群优化算法,提出XSMT构造算法.首先设计有效的混合转换策略,扩大算法寻优空间,提高算法收敛效率.为了满足粒子编码的健全性,算法的更新方式引入带并查集策略的交叉和变异算子,同时采取自适应调整学习因子的策略,加快粒子群优化算法的收敛速度.实验表明,文中算法能得到较好的XSMT求解方案,获得多种不同拓扑的XSMTs,有利于VLSI总体布线阶段的拥挤度优化.

服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
刘耿耿
陈志盛
郭文忠
陈国龙
关键词 X结构Steiner树粒子群优化混合转换策略自适应策略    
Abstract

X-architecture Steiner minimal tree (XSMT) problem is an NP-hard problem, and it is the best connection model for a multi-terminal net in non-Manhattan global routing problem. An XSMT construction algorithm based on hybrid transformation strategy and self-adapting particle swarm optimization(PSO) is proposed. Firstly, an effective hybrid transformation strategy is designed to enlarge the search space and enhance the convergence of the algorithm. Secondly, the crossover and mutation operators based on union-find sets and a self-adapting strategy to adjust the learning factors are proposed to satisfy the robustness of particle coding and further speed up the convergence of algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm efficiently produces a better solution than others. Moreover, it obtains a series of XSMTs with different topology but same length. Thus, it provides a variety of options for global routing and opportunities to reduce congestion.

Key wordsX-Architecture    Steiner Tree    Particle Swarm Optimization    Hybrid Transformation Strategy    Self-adapting Strategy   
收稿日期: 2018-01-22     
ZTFLH: TP 301  
基金资助:

国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(No.2011CB808000)、国家自然科学基金项目(No.11501114,11271002)、福建省科技创新平台项目(No.2014H2005,2009J1007)、海西政务大数据应用协同创新中心资助

通讯作者: 郭文忠,博士,教授,主要研究方向为计算智能及其应用.E-mail:guo_wenzhong@fzu.edu.cn.   
作者简介: 刘耿耿,博士,讲师,主要研究方向为计算智能及其应用.E-mail:liu_genggeng @126.com.
陈志盛,硕士研究生,主要研究方向为EDA设计算法.E-mail:fzu_laughing@qq.com.
陈国龙,博士,教授,主要研究方向为人工智能、网络信息安全.E-mail:fzucgl@163.com.
引用本文:   
刘耿耿, 陈志盛, 郭文忠, 陈国龙. 基于自适应PSO和混合转换策略的X结构Steiner最小树算法[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(5): 398-408. LIU Genggeng, CHEN Zhisheng, GUO Wenzhong, CHEN Guolong. Self-adapting PSO Algorithm with Efficient Hybrid Transformation Strategy for X-Architecture Steiner Minimal Tree Construction Algorithm. , 2018, 31(5): 398-408.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201805002      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2018/V31/I5/398
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn