CEE-Gr:一个在多约束下进行性能优化的总体布线器

提出了一个在多约束下进行性能优化的总体布线算法 .研究了在总体布线阶段同时进行 RL C耦合噪声 (串扰 )、时延性能和布线拥挤优化的问题 .根据所提出的算法思想已实现了相应的总体布线器 :CEE- Gr.并对所实现的总体布线器 CEE- Gr进行了 MCNC电路例子的测试 ,得到令人满意的结果.     

一个快速高效进行布线拥挤优化的总体布线器

设计实现了一个高效的线长模式下基于多处理机的并行总体布线器.通过对非时延驱动模式下串、并行算法的总运行时间和求解时间的比较,表明该并行算法能够在保证求解质量无明显变化的前提下大大加快总体布线算法的求解速度.同时,也提出了基于分布式体系结构的并行总体布线算法.     

一个快速高效进行布线拥挤优化的总体布线器

设计实现了一个高效的线长模式下基于多处理机的并行总体布线器.通过对非时延驱动模式下串、并行算法的总运行时间和求解时间的比较,表明该并行算法能够在保证求解质量无明显变化的前提下大大加快总体布线算法的求解速度.同时,也提出了基于分布式体系结构的并行总体布线算法.     

一个同时考虑时延约束和拥挤度优化的总体布线新方法

文章介绍了一个可以同时考虑时延约束和拥塞度优化的VLSI总体布线新方法。文章引入软边和滑动斯坦那点的概念，使布线的拓扑结构具有灵活性，使得总体布线在满足时延约束的情况下，可以有效缩减线网的拥塞度。     

性能驱动的多层布线有约束分层及其神经网络求解方法

介绍了性能驱动多层布线有约束分层的思想,给出了相应的形式化描述,提出了一种神经网络求解算法．算法以通孔最少为优化目标,以通孔能够连接任意两层之间的线段、不同线网的线段不能在同一层上相交和一线网的通孔不能在它所穿过的层上与其它线网相交为约束条件．算法通过换位矩阵把问题映射为神经网络,并建立了问题的能量函数,再用均场退火方程迭代求解．每条线段只能分配到一层上的约束用神经元归一化的方法处理．另外,算法不仅还能够考虑线网的时延关键性,以进一步减少系统时间延迟,而且还可以防止相互串扰的线网分在同一层上．     

VLSI版图设计中的一种优化总体布线方法

本文针对国际上已有的多种BBL总体布线方法进行了研究,提出了一种更有效的基于多子图定向合并生成的布线算法,并在国家重点工程“熊猫系统中实现.实验结果比较表明:我们的总体布线优化技术优于已有的BBL总体布线工具.     

SERR:基于模拟进化技术的性能驱动总体布线算法

本文结合ＢＢＬ布图模式，以提高整个芯片的时间性能为目标，提出了关于总体布线的基于模拟进化（ＳＥ）技术的拆线与重布线算法（简称为ＳＥＲＲ算法）．ＳＥＲＲ算法对传统的顺序布线算法进行了改进，运用概率准则选择线网进行拆除与重布，具有绕开局部优化点、得到全局优化解的能力．实验证明，ＳＥＲＲ算法能够较好地达到优化整个芯片的连线延时性能的目标     

一个基于整体优化分析的区域布线算法——DRAFT

本文提出一种新的基于整体优化分析的区域布线算法──DRAFT,它可以解决通道布线和四边布线问题。该算法分二个阶段完成区域详细布线:定向布线和最终布线。定向布线阶段给出各线网可行走线区间和最佳走线位置,其结果在最终布线阶段引导各线网的实际走线。布线在两层上进行,但不限制不同方向的走线必须走在不同层上。实验结果令人满意,对于大多数发表在文献中的通道布线和四边布线例子,DRAFT都得到了相当满意的解。     

基于遗传算法的多层布线有约束通孔优化

文章提出了一种采用遗传算法的多层布线有约束通孔优化算法。算法允许通孔打在任意两层之间, 并使得通孔不在它所穿过的层上与其它线网相交。通过在适应度函数中附加惩罚项, 算法将有约束优化问题转换为无约束优化问题。改进的对称型交配方式加快了算法的收敛速度。另外, 自然编码方式与期望值选择机制也提高了算法的执行效率。实验结果表明本算法不仅优化效果好, 而且收敛稳定和快速。     

一个多层VLSI/PCB布线通孔最小化的神经网络方法

本文提出了一个基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的ＶＬＳＩ／ＰＣＢ多层布线中的有约束通孔最小化方法。在线段交叠图模型的基础上，提出了相邻矩阵，交叠矩阵，定层矩阵等概念，利用换位矩阵，将问题映射为相应的神经网络，并构造了该问题的能量函数，从而解决了多层布线的分层及通孔最小化问题，新算法还解决了多层布线分层的管脚约束和相邻约束问题。     

考虑串扰效应的性能驱动全局布线器研究

提出了利用符号化矩计算模型进行性能驱动的多级布线方法.通过在模式布线阶段利用符号化矩计算模型,快速得到电路的高阶矩,并根据计算结果,采用合理的代价函数对时延串扰等性能指标进行预估,进而指导布线.实验结果显示,该算法在串扰优化方面得到较大的提高,布线结果兼顾了时延优化和信号波形质量优化.     

全局优化高比变焦系统研究

为了突破集成高比变焦传感器系统的设计瓶颈,达到视场连续变换、系统功效接近理论极限和构型灵巧等目的,采用了纯透射式结构型式,发展了集成高比变焦系统的顶层思想和主要策略,建立了相应的优化模型。应用全局优化算法解决了宽光谱、多视场、低畸变和MTF匹配等问题。研究和评估了一种工作光谱范围主要在3～5μm变焦比为20：1以上的系统优化结果,它在系统调制传递函数、弥散、点扩散函数和其它像质判据等方面均达到应用要求;在体积、重量和系统效率方面具有显著优势。     

具有多目标形状选择的布局方法

本文简述具有多目标形状选择的布局算法,包括结群树的形成、多目标形状的产生及目标函数的选择、布局过程简介以及本算法思想对BBL布局的贡献。文章同时给出本算法对benchmark,工业界及我们选用的实例的运行结果,并和美国U.C.Berkeley的BEAR系统进行了比较。结果表明,本算法无论在质量上或是在速度上,都是令人满意的。本布局系统已于1989年12月在国家攻关项目PANDA系统上,用C语言编程,在SUN、HP、GPX、VAX等机器上实现。     

解决全局优化问题的粒子群进化算法

针对复杂全局优化问题,提出一种粒子群进化算法(PSOEA)。针对粒子群算法容易陷入局部最优等缺点,设计一个新的变异算子,使得粒子能够在整个空间进行搜索,同时保证了算法的收敛性。用概率论的有关知识证明了算法的收敛性。仿真结果表明,对于全局优化问题,算法寻优性能优良,特别是对于超高维优化问题,该算法能获得更高精度的解。     

岛式FPGA全局信号网络的优化设计

针对使用拼接单元块设计方法的岛式FPGA,介绍了一种交叉连接的方法,可以为其全局信号网络的缓冲器插入提供可变性. 对于采用此方法设计的全局信号网络,文中的穷举算法定量分析了其面积和性能之间相互影响的关系,并提出了量化的标准,用于选择设计参数使面积和性能达到均衡. 通过对比常用方法和文中方法所得到的全局信号网络的性能,证明文中方法在较大的FPGA芯片中能够得到更优的结果.     

岛式FPGA全局信号网络的优化设计

针对使用拼接单元块设计方法的岛式FPGA,介绍了一种交叉连接的方法,可以为其全局信号网络的缓冲器插入提供可变性.对于采用此方法设计的全局信号网络,文中的穷举算法定量分析了其面积和性能之间相互影响的关系,并提出了景化的标准,用于选择设计参数使面积和性能达到均衡.通过对比常用方法和文中方法所得到的全局信号网络的性能,证明文中方法在较大的FPGA芯片中能够得到更优的结果.     

一种离散隐Markov模型参数的全局优化算法

隐Ｍａｒｋｏｖ模型的参数估计问题,是ＨＭＭ在语音处理应用中的关键问题。经典的Ｂａｕｍ＿Ｗｅｌｃｈ算法是基于最陡梯度下降的局部优化算法。ＨＭＭ模型的质量取决于初始模型的设计。解决这一问题的根本方法在于使算法具有随机性。本文结合随机松弛算法（ＳＲ）的全局搜索能力和Ｂａｕｍ＿Ｗｅｌｃｈ算法的局部优化性能,提出了一种离散隐Ｍａｒｋｏｖ模型参数的全局优化算法。该算法根据ＨＭＭ的参数对Ｐ（Ｏ）／λ的不同影响,