Категория
Информатика
Тип
реферат
Страницы
2 стр.
Дата
24.06.2009
Формат файла
.rtf — Rich Text Format (Wordpad)
Архив
20603.zip — 19.91 kb
  • razrabotka-metodov-issledovanija-xarakteristik-geneticheskogo-algoritma-raspredele-nija-ce_20603_1.rtf — 108.71 Kb
  • Readme_docus.me.txt — 125 Bytes
Оцените работу
Хорошо  или  Плохо


Текст работы

Разработка
методов исследования характеристик генетического алгоритма распределения цепей по слоям в МСМ
С.Н. Щеглов, А.В. Мухлаев, В.А. Кулинский
Одной из задач проектирования топологии матричных БИС и СБИС является задача оптимального распределения по слоям трассируемых соединений в базовом матричном кр и сталле. Известно, что базовый матричный кристалл (БМК) – это компактный модуль с вы
с шей степенью интеграции, служащий для расположения нескольких сотен кристаллов и их соединения несколькими тысячами цепями. Самой общей целью при решении этой пробл е
мы является наиболее эффективное использование площади коммутационного пространства при одновременной оптимизации таких конструктивных параметров схемы, как число слоев количество межслойных переходов, процент реализованных соединений.
Традиционные методы решения этой задачи имеют существенный недостаток
– “л о вушки” локальных оптимумов. Рассматриваемый генетический метод является методом н а правленного случайного поиска. Основной характеристикой таких методов является то, что они допускают временное ухудшение целевой функции. Это позволяет избежать “ловушек”, а при достаточном числе итераций найти приемлемое решение. Генетические алгоритмы я в ляются адаптивными поисковыми алгоритмами, которые осуществляют процесс
накопления и использования информации в проектируемой области, направленной на достижение опт и мального решения при
первоначальной неопределенности и изменяющихся внешних усл
о виях. В отличие от стандартных поисковых алгоритмов, генетические алгоритмы базирую т ся на улучшении некоторой популяции, состоящей из ограниченного множества решений. Данная методика мотивируется тем, что поиск в области многих решений уменьшает риск попадания в локальные оптимумы,



Ваше мнение



CAPTCHA