基于PathFinder和拆线-重布的FPGA时序布线算法

为了解决当前FPGA布线算法的绕线问题,进一步减少关键路径的延时,提出一种混合PathFinder和拆线-重布的FPGA时序布线算法.在PathFinder时序算法整体布线布通之后,拆掉一些影响关键路径延时的线网路径,再对这些拆掉的线网采用PathFinder算法进行增量布线;在重布的过程中,通过为关键连接和其他连接采用差别化的关键度来专门优化关键连接的路径,从而减少整个关键路径的延时.实验结果表明,与VPR时序驱动布线算法相比,该算法能平均减少12.97%的关键路径延时,而运行时间仅增加了4.87%.     

自动修复短时序违反路径的FPGA布线算法

为了解决寄存器保持时间不满足而引起的短路径问题, 提出一种自动修复短时序违反路径的FPGA布线算法。在VPR时序布线算法整体布线布通之后, 调用短路径时序分析来获取违反短时序约束的布线连接, 然后通过修改代价函数, 对每条违反短时序约束的连接进行增量布线, 使每条连接的路径延时尽可能达到满足短时序约束所需的延时。实验结果表明, 本算法与VPR时序驱动布线算法相比, 能够平均修复94. 7%的短时序违反路径, 而运行时间仅增加了6. 8%。     

轻量化FPGA布线路径搜索算法EI北大核心CSCD

针对FPGA布线耗时较长的问题,提出一种基于最优节点预测的轻量化FPGA布线路径搜索算法.该算法通过预测最优布线资源节点,在搜索最优布线路径时只对最优节点进行详细计算、分析,无须搜索其他节点,从而提高搜索速度;当轻量化搜索失败时,以全局最优节点为源点重新进行轻量化搜索,提高全局搜索能力;在寻找全局最优节点时,只对可能出现在最优路径上的次优节点进行详细计算分析,减少无效计算.使用VTR标准电路对所提算法和VPR 8.0进行测试,并从布线所需时间和结果质量2个方面进行比较.实验结果表明,与VPR 8.0中布线路径搜索算法相比,所提算法在保证布线结果质量基本不变的情况下,将搜索的布线资源节点数量减少41.8%,可节省31.3%的运行时间.     

基于布通率的FPGA装箱算法

提出一种基于FPGA布通率的装箱算法.选择连接因子最小的节点作为种子节点;采用基于布通率的启发式函数来选择最合适的逻辑单元(LE)装箱到可配置逻辑单元(CLB)内部.可以同时减少装箱后CLB之间的线网数和CLB引脚的外部使用率,从而减少布线所需的通道数.该算法和已有算法相比较,线网数和布线通道数都减少约30%. 算法的时间复杂度仍然是线性的.     

新型实用布线算法──L─M算法

本文提出新型布线算法，集李氏迷宫法与线搜索法的长处为一体，以饱和带法进行动态排序，以线搜索法确定借孔位置，然后用李氏法进行单层布线，获得最佳路径，从而达到线型好，布通率高的效果。     

Dijkstra最短路径算法

随着现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)技术的不断发展,FPGA以其研发周期短、研发成本低等优势,正在许多应用领域逐步替代ASIC产品.随着FPGA阵列规模的扩大和应用领域的广泛,其配套软件的布局布线算法对于改善FPGA性能的重要性越来越显著.对FPGA布线算法进行了深入的研究,介绍了迷宫矩阵的建立、改进的Dijkstra迷宫探索算法,实现基于布通率、最短路径、时序约束等各种布线要求的目的,使其更有效的提高了FPGA的性能.     

多层印制板最佳分布算法

针对李氏算法的某些不足,本文探索一种整体布线方法。对已给的多层印制板网络{N_i},根据代价函数给出其最佳路径分布算法。此算法不仅布线速度很快,而且使走线更加均匀,合理,有利于提高布通率。     

最小环最大化的FPGA布线资源结构设计方法

为了提高FPGA布线资源的灵活性,提出一种通过扩大布线资源图的最小环来设计布线资源的方法.首先分析了布线资源图的最小环大小和布线资源中信号传播灵活性的关系,并通过调整布线资源中线网的连接结构来扩大该最小环.采用该方法设计了一种新的开关盒结构——最小环最大化(MLM)开关盒.实验数据表明,MLM开关盒与4种学术上典型的开关盒结构——Disjoint,Universal,Wilton和JSB相比,在时序上处于平均水平,而布通率分别提高了17.7%,8.0%,2.4%和2.2%.     

层次式FPGA快速可布性布线算法

提出了一种针对层次式结构FPGA的快速拆线重布布线算法.利用历史拆线信息衡量拆线区域的可布性、可重布性及拆线影响力,形成独特的资源竞争解决机制;在禁忌搜索框架下选取禁忌拆线点、拆线路径与拆线线网,并在禁忌策略的指导下解决资源冲突,提高拆线有效性与速度.文中算法分为初始布线阶段与拆线重布2个阶段.在布线过程中,针对层次式结构引入简洁实用的布线线序.实验结果表明,该算法中的拆线机制可以有效地减少拆线数目,显著提高了运行速度.     

网线吸收和端口占用分析驱动的FPGA装箱算法

为了减少电路连线寻路距离,提高FPGA装箱算法布通率,根据网线相连节点的分布情况分析了装箱操作对网线吸收和端口占用的影响,构造了布通率驱动吸引函数;并通过对关键路径的吸收来满足路径时延要求,利用爬山法提高资源利用率,提出一种FPGA装箱算法.实验结果验证了该算法的有效性.     

基于A*改进算法的四向移动机器人路径搜索研究

在由栅格法构建的环境地图中,利用A*算法进行路径搜索时存在搜索范围广、搜索速度慢、路径曲折等问题.针对栅格地图及具有四向移动机器人的特点,从搜索方向、启发函数构建、机器人加减速以及转向成本等几个方面对A*算法进行研究和改进,提出一种基于启发信息的扩展节点算法,降低偏离最佳路径节点的扩展数量.改进后的A*算法平均可降低67.1%的搜索面积、49.2%的计算时长、24.9%的路径成本及减少51.1%的转向次数,提高了路径的搜索速度和平滑度.     

融合有向D*与RRT*的移动机器人路径规划算法

针对快速扩展随机树(RRT)算法在复杂障碍物和狭窄通道环境中收敛速度慢,冗余节点多的问题,提出了一种融合有向D*与RRT*的路径规划算法,用于改善移动机器人在二维环境下路径规划的性能.首先,算法根据初始路径确定关键点,以它为圆心形成采样子集,在之后的迭代中,按概率在圆形子集和全部状态中选择采样空间.然后,利用变距离重新布线,通过大半径重新布线减少冗余节点,再利用小半径重新布线对障碍物顶点和转弯处进行优化,达到缩短路径长度和平滑路径的目的 .仿真结果表明,融合改进算法比对照算法的路径长度缩短了4.30％,搜索时间减少了25.91％,路径总步数减少了50.26％,且可以适应存在连续小洞和狭窄通道的特殊环境.     

同步时序机快速状态加全模拟算法研究

同步时序机状态加全模拟是同步时序机反设计的步骤.因时序机状态出现的频率不同,模拟分析的时间不等,有的太长,难以满足要求.本文在长期实践基础上提出了一种同步时序状态加全模拟的路径驱动算法,可以使状态驱动路径长度尽可能短,路径查找或搜索次数尽可能少,从而达到同步时序机快速状态加全模拟的目的关键.     

多层印制底板自动布线系统DBX 2

此文介绍多层印制底板自动布线系统DBX2,此系统有人工布局和自动布局,布线算法有改进的李氏迷路法和最小费用布线法.布线后加工形成生产印制板需要的数据.DBX2系统用FORTRAN语言编写程序,运行在M68000机、VAX11/785机和IBM4341机上,已经为KJ8920计算机自动布线底板122块,平均布通率为96%以上,可以满足设计要求,已经在实际中使用.     

应用小型机的多层印制板自动布线系统

<正> 印制板自动布线方法中,李氏标法应用最为广泛,但由于李氏标法是一个局部标法,走线之间相互阻塞,大大影响了布通率为了提高布通率,各种启发式算法或整体观点的布线标法(如单行算行算法)都已经产生了。但是,这些标法都要求一个大容量高速度的计算机为工具。把李氏标法移植到小型机上困难是很大的,主要要解决三个问题:(1)如何压缩信息,极大地降低存貯量。(2)如何降低算法运行的时间。(3)如何根据特殊的布线规则和工艺要求尽可能地提高布通率。我们自1979年9月开始至1980年5月研制了一个小型机上印制板自动布线系统,     

改进RRT的二阶段平滑搜索算法

在复杂的环境当中,智能车辆路径规划模块的职能是产生一条合适的路径让智能车路径跟踪模块进行跟踪。在路径规划模块中要考虑两个方面：第一个方面是算法能够快速地搜索出一条安全的路径;第二个方面是算法进行路径规划的同时能够考虑车辆自身模型的约束,即运动学约束限制。然而快速搜索随机树RRT算法进行大范围路径搜索的过程中存在收敛速度较慢、搜索路径曲折角度过大的问题,导致车辆跟随时转弯角度过大、转向不连续,不满足车辆运动学模型。二阶段RRT算法TSRRT（Two-Stage RRT）采用融合最大转向角度的三次Bezier曲线进行上边界曲率优化,使规划路径能够满足车辆运动的转向角度,让车辆在行驶过程中能够以不停车的方式进行连续平稳转向;同时为了加快算法的收敛速度,通过第一阶段的启发式函数采样搜索以及第二阶段Dubins曲线直接连接最终终点和第一阶段搜索终点,能够有效地提高算法的整体搜索效率。通过实验验证,改进的RRT算法TSRRT,相比于传统RRT算法搜索时间减少近43%,路径长度减少近25%,同时提高了路径的平滑性,使已搜索路径曲率能够满足连续,能够让车辆在不停止的情况下连续平稳转弯,以便车辆后续更好地进行路径跟踪。     

基于改进蚁群算法的线缆路径规划技术研究

线缆布线是复杂机电产品设计中的普遍性难题。针对线缆布局设计中存在的效率低、可靠性差等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的线缆路径规划方法。采用分段式空间划分方法对待布线空间进行环境建模,同时对布线空间进行栅格化处理,以获取三维布线路径的规划空间。为解决基本蚁群算法在进行路径搜索时路径点容易发散的问题,引入了基于重力规则的蚁群算法路径搜索策略,提高了路径规划的真实度。在仿真实验中,将所提出的方法与基本蚁群算法进行了对比分析,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于多目标蝗虫优化算法的移动机器人路径规划

在静态多障碍物环境下的移动机器人路径规划问题中，粒子群算法存在容易产生早熟收敛和局部寻优能力较差等缺点，导致机器人路径规划精度低。为此，提出一种多目标蝗虫优化算法（MOGOA）来解决这一问题。根据移动机器人路径规划要求将路径长度、平滑度和安全性作为路径优化的目标，建立相应的多目标优化问题的数学模型。在种群的搜索过程中，引入曲线自适应策略以提高算法收敛速度，并使用Pareto最优准则来解决三个目标之间的共存问题。实验结果表明：所提出的算法在解决上述问题中寻找到的路径更短，表现出更好的收敛性。该算法与多目标粒子群（MOPSO）算法相比路径长度减少了约2.01%，搜索到最小路径的迭代次数减少了约19.34%。     

同步时序机快速状态加全模拟算法研究

同步时序机状态加全模拟是同步时序机反设计的关键步骤。因时序机状态出现的频率不同,模拟分析的时间不等,有的太长,难以满足要求。本文在长期实践基础上提出了一种同步时序状态加全模拟的路径驱动算法,可以使状态驱动路径长度尽可能短,路径查找或搜索次数尽可能少,从而达到同步时序机快速状态加全模拟的目的。     

基于嵌入式Web的虚拟综合布线实验系统

常规布线实验系统存在抑制性，导致存在布通率较低的问题。因此，设计基于嵌入式Web的虚拟综合布线实验系统。硬件方面，设计嵌入式Web处理器与静态随机存取存储器（Static Random-Access Memory,SRAM）存储器。软件方面，建立布线实验系统功能模块，设计软件框架。文章结合嵌入式Web功能，设计虚拟综合布线算法，以自动布线的方式提高布线效果，实现了虚拟综合布线系统的高效布通。采用系统测试的方式，验证该系统的布通率较高。