FPGA布线算法优化

现场可编程门列阵(Field Programmable Gate Array,FPGA)是通过可编程互连接的可配置逻辑块(Configurable Logic Block,CLB)矩阵构成的可编程半导体器件,在电子产品设计及电子产品生产等方面具有广泛的应用.FPGA布线算法是整个EDA系统性能的决定性因素,这里对FPGA布线的Dijkstra算法进行了优化,大大加快了布线速度.     

基于整数规划的层次式FPGA布线算法

为了避免由于布线线序处理不当而导致无法布通的问题,提出一种基于整数规划的层次式FPGA布线算法.该算法使用一种全局优化处理的方式对布线问题进行求解,通过分析层次式FPGA的结构特点和整数规划的算法特点,导出了FPGA布线算法问题与整数规划之间的关系;然后具体描述了如何将FPGA布线问题转化成二进制整数规划问题及其相应的求解过程,其中利用层次式FPGA的结构特点对得到的整数规划问题进行简化.与可满足性布线算法进行实验比较的结果表明,文中算法具有求解速度更快、求解规模更大以及求解质量更高等方面的优势.     

一种减少重复搜索的FPGA快速布线算法

为了提高FPGA布线的运行速度,提出一种减少重复搜索的快速布线算法,该算法分为布通驱动布线算法和时序驱动布线算法.在布通驱动布线算法中,通过把线网的布线路径转换成连接的布线路径来判断每条连接的路径中是否存在拥塞节点,如果存在,保留其布线路径,否则重新进行搜索;时序驱动布线算法采用临界度判定机制来平衡运行速度和时序性能之间的比重.实验结果表明,与公认的VPR布线算法相比,布通驱动布线算法和时序驱动布线算法的运行时间分别平均减少了95.19%和28.98%,且时序驱动布线算法的关键路径延时减少了4.80%.     

一种基于迷宫算法的有效FPGA布线方法

在本篇论文中,我们介绍了在标准对称阵列（隔离岛状）现场可编程逻辑阵列结构下的一种基于迷宫布线算法的新型有效布线方法,Pathfinder.实验结果显示,相比普通的迷宫布线法,Pathfinder算法在布线时间上减少了90%.     

基于边界扩张的点对点布线新算法

在超大规模集成电路设计中,全局布线是非常重要的步骤。工业界普遍采用经典的迷宫算法及其改进算法解决全局布线问题。随着工艺节点的减小,传统迷宫算法复杂度高的缺点越来越明显。针对传统迷宫算法的复杂度会随着布线规模的扩大而迅速增加的问题,借助于边界扩张的概念,提出一种新的点对点布线路径的搜索算法。摒弃了迷宫算法低效率的逐个节点扩张的思想,通过自由节点的定义对节点边界进行迅速扩张并不断地找到新的自由节点,直到找出路径或确定无解时结束。将该算法与经典的布线算法进行理论和实验比较,结果表明在大多数情况下该算法使用经典算法7%~14%的运行时间即可完成路径搜索。     

反熔丝FPGA布线算法研究

国内外学术界对目前广泛采用的SRAM型FPGA布线算法均有大量研究,对于特殊用途反熔丝FPGA的研究却很少。首先介绍了反熔丝FPGA及其布线算法的研究现状,接着讨论了目前最为流行的FPGA布线算法——路径搜索算法的基本原理与实现方式,并且建立了反熔丝延时模型,然后针对反熔丝FPGA的结构对布线算法进行了改进,最后在CAD实验平台上实现了该改进算法。实验表明,该改进算法可以提高反熔丝FPGA布线的效率及电路速度。     

求解迷宫布线问题的人工智能图搜索产生式系统

本文提出了一个求解迷宫布线问题的人工智能图搜索产生式系统。当取不同的控制策略,本系统可分别实现Lee算法和Rubin算法。基于上述系统本文还提出了一个启发性迷宫布线过程,其搜索的面积元素比Rubin算法减少30％左右。本文最后对Lee,Rubin算法和本文提出的过程作了统计比较。     

可重构分组密码处理结构模型研究与设计

随着信息技术的发展和网络规模不断扩大,网络通信等应用对数据加解密处理提出了更高的要求,可重构计算是将可重构硬件处理单元和软件可编程处理器结合的计算系统.因此采用可重构计算技术来设计密码处理系统,使同一硬件能够高效灵活地支持密码应用领域内的多种算法.同时满足了密码处理对性能和灵活性的要求,提高了密码系统的安全性.论文在分析分组密码算法处理结构的基础上,结合了可重构结构的设计思想和方法,提出了一种可重构密码处理结构模型RCPA,并基于该模型实现了一款验证原型.原型在FPGA上成功进行了验证测试并在0.18μm CMOS工艺标准单元库下进行逻辑综合以及布局布线.实验结果表明,在RCPA验证原型上执行的分组密码算法都可达到较高的性能,其密码处理性能与通用高性能微处理器处理性能相比提高了10～20倍;与其他一些专用可重构密码处理结构处理性能相比提高了1.1～5.1倍.结果说明研究的RCPA模型既能保证分组密码算法应用的灵活性又能够达到较高的性能.     

基于SRAM结构的FPGA抗辐射布局算法

分析由辐射造成的单粒子翻转(SEU)软错误,在通用布局布线工具的基础上,提出一种基于SRAM结构的现场可编程门阵列 (FPGA)抗辐射布局算法。该算法通过优化电路单元在FPGA中的布局位置,减少布线资源开路敏感错误、短路敏感错误以及SEU敏感点的数目。测试结果表明,该算法能减少SEU软错误,提高FPGA的抗辐射性能,并且无需增加额外的设计成本和硬件开销。     

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%.     

运用遗传算法进行智能音乐作曲研究

采用遗传算法进行算法作曲,主要利用遗传算法的全局最优性,并且相对简单有效的特点.利用简洁的编码方式对基因进行编码,有效地表达了乐曲的主要信息,方便了适应度函数的计算和相关遗传操作的进行.针对音乐质量评估问题,提出了将相关音乐知识的规则和人机交互相结合的模式,共同对所创作音乐进行合理评价.不仅提高了评价的准确性,而且大大降低了人的工作量,产生了良好的音乐工程效果.     

递归算法与高效算法

文章通过实例给出了采用母函数法同时解决递归算法的两个问题:复杂递归算法的时间复杂度的求解问题和递归算法到高效算法的转化问題,并由此设计出高效的组合算法.     

一种基于PBIL算法和变焦算法的混合算法

基于群体的增量学习(PBIL)算法具有运行过程简单、解决问题快速准确的优点.本文采用二进制编码,针对二进制编码的算法从二进制最高位到最低位依次收敛的多米诺现象,提出一种变焦算法用来提高PBIL算法的搜索效率和求解精度.基于多组不同维数的Benchmark函数的仿真结果表明,混合算法具有全局收敛、求解精度及搜索效率高的优点.     

基于EM算法和PSO算法的混合优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解并且存在过早收敛的问题,将类电磁机制算法中的吸引-排斥机制引入到粒子群优化算法中,提出一种类电磁机制算法和粒子群优化算法的混合优化算法(EMPSO).首先按照基本粒子群优化算法的寻优方式对各粒子进行更新,再利用类电磁机制中的吸引-排斥机制对个体最优粒子和群体最优粒子进行移动,最后通过几个标准测试函数进行了测试,并与标准粒子群算法(PSO)、免疫粒子群算法(IPSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比.测试结果表明,改进算法提高了全局搜索能力和熟练速度,改善了优化性能.     

基于Apriori算法的改进算法

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。提出了一种改进算法,并将该算法与Apriori算法进行了比较。该算法只需要对数据库扫描一遍,并且存放辅助信息所需要的空间也少,结果表明该算法对关联规则挖掘较为有效。     

基于混沌优化与人工鱼群算法的混合算法研究

针对人工鱼群算法和混沌优化算法的特点,将人工鱼群算法与混沌优化算法相结合提出一种混合算法。此混合算法是利用混沌变量敏感性来提高人工鱼群初始群体解的质量;然后利用混沌的遍历性和随机性扰动使鱼群算法摆脱局部极值点,提高全局收敛性。仿真实验结果表明了混合算法的有效性。最后,给出了在一定条件下提出的混合算法的收敛性证明。     

基于SAC的特征选择算法

特征选择通过移除不相关和冗余的特征来提高学习算法的性能。基于进化算法在求解优化问题时表现出的优越性能,提出FSSAC特征选择方法。新的初始化策略和评估函数使得SAC能将特征选择作为离散空间搜索问题来解决,利用特征子集的准确率指导SAC的采样阶段。在实验阶段,FSSAC结合SVM,J48和KNN分类器,通过UCI数据集完成验证,并与FSFOA,HGAFS,PSO等算法进行了比较。实验结果表明,FSSAC可以提高分类器的分类准确率,且具有良好的泛化性能。除此之外,对FSSAC和其他算法在特征空间维度缩减情况方面做了对比。     

递归算法的非递归化研究

1 引言在工程实际中,有许多概念是用递归来定义的,数学中的许多函数也用递归来表达。一个递归算法的执行过程类似于多个函数的嵌套调用,只是主调函数和被调函数是同一个函数而已,在执行过程中,信息的传递和控制的转移必须通过栈来实现,这就导致空间耗费大,执行效率较低,尤其是当递归深度较深时,不但耗费的空间大而且执行的效率也相当低,这是递归算     

基于欺负算法的优化算法

分布式算法中的欺负算法在选举协调者的过程中由于传输了大量信包而导致性能降低。该文在分析原有算法及其数学模型的基础上,提出一种优化算法并建立了相应的数学模型,对2种算法进行比较可以得出,优化算法在避免了选举失败或选举错误的基础上有效降低了选举过程中信包的传输数量,提高了通信性能,避免了网络延迟和网络拥塞。     

Dijkstra的一种改进算法

在Dijkstra算法的基础上,该算法使用了一些独特的数据结构(如:前趋表和最短路径表);使用该算法能高效率地求出图中一个顶点到其它各顶点的所有最短路径。用C语言设计了相应程序验证了此算法。