VLSI时延驱动布局和电源网布线研究

本文介绍了在亚微米工艺条件下，超大规模集成电路（ＶＬＳＩ）布图设计自动化的两个重要专题，即时延驱动布局和电源（Ｐ／Ｇ）网布线问题。在时延驱动布局中，我们提出了给线网加权的新方法和基于等位场概念的面向路径的迭代改善方法。在Ｐ／Ｇ网布线中，我们着重介绍了Ｐ／Ｇ网的拓扑布线，线宽确定，路径动态修改及通道实体嵌入等算法。上述工作是由本院ＣＡＤ所ＶＬＳＩ布图课题组在近几年完成的。     

基于神经网络的并行布局算法

根据神经网络串行布局算法,进一步研究并提出了与布局问题相适应的神经网络并行计算模型及并行布局算法,以负载平衡及系统通信开销最小为目标。理论分析结果表明,运用该算法能达到此目标,且具有布局质量高、收敛快、计算简单等特点,适于神经网络并行布局。     

基于混合遗传算法的制造车间布局设计

生产车间的布局问题是一个NP难问题,常规方法难以求解。针对这一问题,首先根据车间布局设计的最小费用原则,建立了生产系统设备布局的数学优化模型;接着,将遗传算法与模拟退火算法相结合组成混合遗传-模拟退火(GA-SA)算法,并将其引入到车间设备布局问题中,完成了算法操作设计;最后,给出了一个10区域车间布局算例。结果表明:该算法有较强的全局和局部搜索能力,能有效改善遗传算法过早收敛的问题,是优化车间设备布局的一个有效方法。     

两三角形之间干涉量的计算方法

分析了两三角形之间干涉量图形的某些性质，讨论了二维布局中两三角形之间干涉量的判别及其计算方法，为二维布局中多边形的干涉判别及其干涉量计算奠定了算法基础。     

室内定位微网元布局的菱形增补方法

针对室外网元布局后待定位的目标区域因产生覆盖漏洞导致定位精度降低的问题,提出一种基于菱形布局的微网元增补算法,以弥补目标区域的覆盖漏洞.通过遗传算法与蚁群算法相融合的网元布局算法对室外网元进行布局;再对目标区域进行信号覆盖分析,增补微网元弥补覆盖漏洞.实验结果显示,目标区域的平均定位误差90％左右在2 m以内,比现有免疫算法提升了10％以上.     

基于粒子群优化的生物网络布局

基本粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）用于生物网络布局优化存在以下不足：存在影响布局优化的边界效应（boundary effects）,并且仅适用于小规模网络.针对边界效应提出了无边界限制的PSO算法（FPSO算法）.该算法一定程度上减少了边界效应对布局的影响.针对较大规模生物网络布局,提出了具有免疫反向学习特性的PSO算法（IO_FPSO算法）.采用主观评价、目标函数评价和布局准则定量评价进行算法比较,实验结果表明FPSO算法明显优于基本PSO算法,而IO_FPSO则进一步改善了较大规模生物网络布局效果.     

VLSI及PCB设计中的核度聚类布局算法

提出了版图布局中核、子核、聚类的概念．运用核度聚类理论的有关原理,对布局问题进行了整体优化分析．给出了一种建立在核度聚类理论基础上的ＶＬＳＩ及ＰＣＢ布局新算法．实验结果表明,新算法具有比传统算法更好的整体合理性．     

NLAPT:二维平面上网络布局算法性能评测软件

网络布局算法是网络可视化领域的主要研究内容,一般集成于通用的可视化平台. 网络布局算法性能的评测为新算法的设计及不同算法性能相互比较提供重要参考. 针对可视化平台上布局算法性能评测问题,设计一种基于二维平面的评测软件NLAPT,该软件基于网络布局的边-边交叉率、节点-边交叉率、相对边长度3个主要测试指标,设计与平台无关的接口函数和测试算法,采用Java语言编写. 实验结果表明评测的正确性和有效性,软件能方便应用于不同的网络可视化平台,为研究者提供有效的评测.     

一种矩形件布局问题的求解方法

布局问题来源于生产实际,在提高板材利用率以节约原材料,降低成本,提高经济效益,对各行业均有重要意义。针对遗传算法在矩形件布局问题中的实际特点,并分析了矩形件布局给定排放顺序的排放算法,并提出了一种新的排放算法——最低水平线旋转搜索法,并将这种算法和遗传算法结合应用于矩形件布局问题的求解。计算实例表明这种新的排放算法可以和遗传蚁群算法有效的结合。     

基于IHHO算法的室内可见光灯源布局优化

针对室内可见光通信存在接收功率不平坦、光照度不均匀等问题,提出了一种改进哈里斯鹰优化算法(IHHO)对室内传统四灯源布局的灯源位置信息进行优化。经Matlab R2018b仿真表明,IHHO算法优化的灯源布局功率分布上更均匀,功率方差为0.359 dBm,照度范围为368.32～665.18 lx,照度均匀度为72.25%,均优于原始灯源布局、PSO算法以及HHO算法优化的灯源布局,所以IHHO算法的灯源布局优化方法对室内可见光通信有明显的改善效果。     

基于主色调的图像布局特征提取及相似性匹配算法

在基于内容的图像检索中,图像特征的提取和特征匹配是图像检索的核心.为了克服普通颜色特征不考虑颜色空间分布的缺点,提出了一种基于主色调的空间布局特征提取方法,并在此基础上提出了基于布局特征和颜色特征的图像相似性匹配算法-双特征匹配算法.仿真实验表明,该算法对一些布局特征明显的图像类型有很好的检索效果.     

舰船通道布局优化模型及其粒子群算法

舰船通道有机的连接着舰船所有舱室,合理的布局可以提升舰船各个子系统的效能。利用设备布局理论与方法建立舰船通道布局优化多目标模型,选取战斗状态、损管状态、应急逃生状态和补给保障状态等4种状态下的人流物流成本最小为目标函数,基于计入权重的最小偏差法建立统一的目标函数,采用改进的粒子群算法对舰船通道布局优化模型进行求解。人流物流起止点之间最短距离的计算采用图论中的Floyd算法。最后给出一个舰船通道布局算例,验证了舰船通道布局优化模型的合理性,以及改进粒子群算法是一种求解舰船通道布局最优化问题的有效算法。     

在布局优化中用模拟进化法构造非同胚拓扑模式

布局优化中，构造非同胚布局拓扑模式的初始解是求得全局最优或较好的局部最优解的关键。本文论述用模拟进化法实现布局拓扑模式变换，生成非同胚布局拓扑模式，说述该算法所依据的原理及其实现要点，并通过算例证实了本算法的有效性。     

基于粒子群算法的潮流发电机布局

针对任何给定背景条件下的潮流能发电场的开发,都存在装置布局及潮流机尾流影响发电量的问题.提出一种改进的自适应罚函数粒子群新优化算法,以解决潮流发电机;布局优化及已知海域潮流能合理开发难题.先由给定海域单位发电量成本最小为目标求取该潮流电场最佳装机数,再依据设备在给定的任一时间段内总发电量与潮流机位置坐标的关系求出各潮流机最优布局方案,论证了最优布局方案能减小尾流影响、可明显提高潮流能利用效率.详细推导了算法模型、布局优化策略.结果表明：新优化算法理论分析及推理正确;可行解搜索及相同台数潮流能发电机布局均达到了较好的效果;潮流机在各种入流速度下的发电量比传统算法布局方案有明显提高.     

神经网络—维布局算法

研究并提出了一种基于神经计算的集成电路一堆布局的并行优化算法。文中首先将布局问题的限制条件和目标函数映射为一个二次函数,并以该函数为能量函数构造相应的神经网络,然后利用神经网络的并行计算特性求出一堆布局问题的优化解。     

一种并行优化算法及在VLSI设计中的应用

在对 Alopex 算法的研究过程中.纠正了原算法对其收敛行为论证中存在的错误,给出了 Alopex 算法收敛行为的正确论证,以及算法中各参数的选取和特性.并将此算法应用于 VLSI 设计中的布局、Gate Matrix 的栅排序中.     

基于SVM的GA及其在农业产业结构优化中的应用

针对遗传算法的特征,提出了通过支持向量机SVM构造遗传算法的适应度函数的新算法,该算法通过统计学习理论指导遗传算法的优化过程,然后又把基于支持向量机的遗产算法应用于农业产业结构优化布局中,结果表明基于支持向量机的遗产算法能较快地全局收敛.     

利用梯度算法优化深空天线阵布局

深空天线组阵系统需要产生低旁瓣的瞬时合成波束,以便减少临近天体的干扰,增强接收灵敏度。研究了利用梯度算法进行深空天线阵地理空间布局优化,使得合成波束满足工程需求:首先以最小化旁瓣电平为目标,建立了布局优化的目标函数和优化模型;然后给出了梯度优化算法的数学描述,讨论了梯度算法的收敛性,并确定了一套有效的搜索策略;最后,通过数值仿真验证了算法的有效性,并给出了一个规模为100个×12 m深空天线阵的优化布局实例。     

应用动态设计变量优化方法进行城市群公路网优化布局

目的为目前城市群公路网布局提供一种最优的计算方法.方法以公路网重要度为目标函数,以资金投入为固定值作约束条件,以节点连通值为设计变量,提出了连续值优化计算,合理进行公路建设和维护.结果建立了城市群公路网优化布局模型;采用VB语言开发了求解公路网优化布局的公路网重要度模型的梯形算法主程序;通过实例验证了算法的正确性.结论城市群公路网布局的计算方法尤其适合求解大规模公路网优化问题,解决常规算法难以应用于大规模网络优化问题的难题.     

面向斑铜工艺品的布局问题求解算法

在分析斑铜工艺品的文化内涵与特征的基础上,针对布局创新的需要提出了亚组件的概念,在此基础上,在遗传算法中引入了形象和抽象度,提出了一种新的面向斑铜工艺品的布局问题求解算法,理论和实例结果分析表明,该算法能快速有效地生成多个斑铜工艺品的布局方案。