(Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, ул. Энгельса, 1, г. Таганрог, 347928, Россия) Работа посвящена методу решения задачи распределения соединений между выводами, основанному на моделировании адаптивного поведения муравьиной колонии. Цель перераспределения заключается в уменьшении плотности областей трассировки, уменьшении длины соединений, уменьшении числа пере-сечений, повышении степени интеграции и т.п. Отличительной особенностью представленного роевого алгоритма является то, что поиск решений агентами производится в многостадийной среде функциони-рования, имеющей композитную структуру. Тестирование производилось на бенчмарках. По сравнению с существующими алгоритмами достигнуто улучшение результатов на 6-7 %.Ключевые слова: роевой интеллект, интеграция, композитная структура, муравьиная колония, ав-томатизированное проектирование СБИС.Перераспределение соединений между выводами возможно в том случае, если выводы являются функционально эквивалентными. Два вывода (или группы) называются функционально эквивалентными, если переключение подходящих к ним цепей не приводит к изменению логической функции схемы. Та-ким образом, задача перераспределения соединений между выводами сводится к задаче переключения соединений внутри функционально эквивалентных групп выводов [1].Возможен иерархический подход к задаче перераспределения, когда осуществляется перераспределе-ние групп соединений между эквивалентными группами выводов, не приводящих к изменению логиче-ской функции схемы. Задача распределения (или закрепление цепей за выводами) может решаться в про-цессе планирования СБИС, размещения блоков на кристалле, в процессе глобальной трассировки, при канальной трассировке [2]. Обычно задача решается после выполнения этапа глобальной трассиров-ки [3].Цель перераспределения заключается в уменьшении плотности областей трассировки, уменьшении длины соединений, уменьшении числа пересечений, повышении степени интеграции и т.п.В последнее время для решения различных сложных задач, к которым относятся и задачи распреде-ления (или закрепления) цепей за выводами, все чаще используются способы, основанные на примене-нии методов искусственного интеллекта [4][5][6][7]. Особенно стремительно растет интерес к разработке алгоритмов, инспирированных природными системами. Одним из новых направлений таких методов являются мультиагентные методы интеллектуальной оптимизации, базирующиеся на моделировании коллективного интеллекта [8,9]. В работе излагается метод решения задачи распределения соединений между выводами, основанный на моделировании адаптивного поведения муравьиной колонии [10,11]. Постановка задачиИзначально свойство эквивалентности присуще выводам, являющимся входами конъюнктора (или дизъюнктора). Пусть V={v i | i=1, 2,…, n} -входы и w -выход конструктивного элемента. Действительно, в силу коммутативного закона значение функции, являющейся конъюнкцией (или дизъюнкцией) не-скольких переменных, не зависит от перестановки этих переменных. Например, y = x 1 &x 2 &x 3 =x 2...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.