模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2019, Vol. 32 Issue (8): 758-770    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201908009
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基于混合离散粒子群优化的轨道分配算法
郭文忠1,2,3, 陈晓华1,2, 刘耿耿1,2, 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
Track Assignment Algorithm Based on Hybrid Discrete Particle Swarm Optimization
GUO Wenzhong1,2,3, CHEN Xiaohua1,2, LIU Genggeng1,2, CHEN Guolong1
1.College of Mathematics and Computer Sciences, Fuzhou University, Fuzhou 350116
2.Fujian Provincial Key Laboratory of Network Computing and Intelligent Information Processing, Fuzhou University, Fuzhou 350116
3.Key Laboratory of Spatial Data Mining and Information Sharing of Ministry of Education, Fuzhou University, Fuzhou 350116

全文: PDF (819 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

现有的轨道分配工作大多忽略局部线网问题,并且容易陷入局部极值.为此,文中基于离散粒子群优化、遗传操作和基于协商的精炼策略,综合考虑局部线网、重叠冲突、线长和障碍物,提出轨道分配算法.算法抽象局部线网,构建对应的线段模型.为了扩大种群多样性,混合遗传操作以提高全局搜索效率.同时,设计简单高效的适应度函数.最后,使用基于协商的精炼策略进一步减少线段重叠.实验表明文中算法的有效性,该算法可以获得较佳的重叠代价指标优化值,减少关键布线区域的拥挤情况.

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作者相关文章
郭文忠
陈晓华
刘耿耿
陈国龙
关键词 轨道分配超大规模集成电路离散粒子群优化局部线网遗传算子    
Abstract

Most of the existing track allocation works neglect the local nets problem, and are prone to fall into the local extremums. Based on discrete particle swarm optimization, genetic operation and negotiation-based refining strategy, a track assignment algorithm is proposed by considering local nets, overlapping conflict, wirelength and blockages. The algorithm abstracts local nets and constructs the corresponding model of segments. To expand population diversity, hybrid genetic operation is incorporated to improve the efficiency of global search. At the same time, a simple and efficient fitness function is designed. Finally, the negotiation-based refining strategy is exploited to further reduce the overlap of segments. The experimental results indicate the effectiveness of the proposed algorithm. The algorithm can obtain better overlapping cost index optimization value and reduce the congestion in the key routing area.

Key wordsTrack Assignment    Very Large Scale Integration    Discrete Particle Swarm Optimization    Local Nets    Genetic Operator   
收稿日期: 2019-05-13     
ZTFLH: TP 301  
基金资助:

国家自然科学基金项目(No.61877010,11501114)、福建省自然科学基金项目(No.2019J01243)

通讯作者: 刘耿耿(通讯作者),博士,副教授,主要研究方向为计算智能及其应用.E-mail:liu_genggeng@126.com.   
作者简介: 郭文忠,博士,教授,主要研究方向为计算智能及其应用.E-mail:guowenzhong@fzu.edu.cn.陈晓华,硕士研究生,主要研究方向为EDA设计算法.E-mail:sherryhchen@163.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:   
郭文忠, 陈晓华, 刘耿耿, 陈国龙. 基于混合离散粒子群优化的轨道分配算法[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(8): 758-770. GUO Wenzhong, CHEN Xiaohua, LIU Genggeng, CHEN Guolong. Track Assignment Algorithm Based on Hybrid Discrete Particle Swarm Optimization. , 2019, 32(8): 758-770.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201908009      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2019/V32/I8/758
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