一个基于Hopfield神经网络的双层布线通孔最少化算法

本文在布线的群图模型基础上，利用离散型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络解决群图的最大割问题，并着重论述了如何跳出局部优化点的问题，从而较好地解决了双层布线通孔最少化问题，算法考虑了许多来自实际的约束，并进行大量的布线实例验证。     

一个可处理多种约束的多层布线通孔最少化算法

本文分析了常用的VLSI多层布线图模型线段－相交图SCG的局限性,提出了对SCG模型的修正,并基于该模型用模拟退火算法来解决通孔最少化问题,算法可以处理严格和非严格分层的布线,并考虑了许多物理约束的处理方法.实验证明算法可以较大程度地减少通孔.     

超平面概略布线算法的研究

本文提出体现多层布线内在本质约束的新模型：超平面布图模型及超平面概略布线算法．该算法以全新的逆向删冗策略成功地解决了布线线序问题，使线网布线真正达到并行处理；基于总体分析方法，以布线层数和通孔最少为目标，通过动态地分析线网间相互位置关系，全局考虑地释放各线网占据的不合理布线资源，使布线过程避免了迭代，以较高处理效率获得高精度的解．     

超平面布线

本文大胆打破了传统通道模型的束缚,建立了一个能更好体现多层布线内在本质约束的新模型：超平面布图模型,在该模型下提出了超平面布线算法。该算法以全新的逆向删冗策略成功地解决了布线线序的问题,使线网布线真正达到了并行处理。算法遵循了王守觉先生关于总体分析的方法作为解决超平面布线问题的指导思想,以布线层数最少化和通孔最少化为目标,通过动态地分析线网间的相互位置关系,全局考虑去释放各线网占据的不合理布线资源     

一个VLSI三层布线通孔最少化的启发式算法

该文在三层布线的线段-相交图模型基础上,提出了一个启发式算法来解决VLSI三层布线通孔最少化问题,该算法通过总体优化和局部优化两个阶段对三层布线进行通孔优化。算法考虑了实际约束的处理方法,并进行大量的布线实例验证。     

基于拓扑分析的多层通道布线算法

本文提出了一种基于拓扑分析的多层通道布线算法。算法把整个布线过程分成拓扑分层和物理布线两个部分。拓扑分层利用线段交叠图及模拟退火算法解决线段分层及通孔最少化问题，物理布线过程引入虚拟走线道解决交叉问题，再利用轮廓线跟踪的方法来决定最终确定各线段的布线位置。算法还解决了多层布线分层的管脚约束问题和相邻约束问题。实验结果表明，这是一种有效的方法。     

通孔最小化的一种神经网络方法

本文在布线的群图模型基础上，利用离散型Hopfield神经网络解决群图的最大割问题，并着重论述了如何跳出局部最优点的问题，从而较好地解决了双层布线通孔最小化问题。算法考虑了许多来自实际的约束，并进行大量的布线实例验证。     

一个基于人工神经网络的通孔最少化方法

本文在布线的相交图模型基础上,利用离散型的Hopfield网络解决了相交图的最大切割问题,从而解决了双层布线的分层及通孔最少化问题。新算法考虑了许多来自实际问题的约束,并对大量的布线实例进行了验证。     

深亚微米条件下的多层VLSI／MCM层分配的遗传算法

本文提出了一个深亚微米条件下的多层ＶＬＳＭＣＭ有约束分层层分配的遗传算法。该算法分为两步：首先进行超层分配，使各线网满足Ｃｒｏｓｓｔａｌｋ约束，且超层数目最少；然后进行各超层的通孔最少化二分层。与目前的层分配算法相比，该遗传算法具有目标全面，全局优化能力强等特点，是一种可应用于深亚微米条件下的ＩＣ ＣＡＤ的有效分层方法。     

多层VLSI布线通孔最少化的遗传算法

提出了一种基于遗传算法的通孔最少化算法，该算法适用于多层布纸，可对任意的布纸结果进行通孔最少化。引入线网分组向量和线网走向向量的概念，确保解的可行性；利用遗传算法的选择、杂交、变异等算子，不断对潜在解集进行优化，最终找到问题的优化解。实验表明，该算法的运算速度很快，效率很高。     

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．     

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。     

一种用于三层布线的分层算法

随着VLSI/LSI技术的发展,多层布线已能够实现。互连网络的分层问题就是要使得互连网络所需的通孔数最少。在通孔最小化问题中,如果布图拓扑逻辑已给出,这类问题被称为受限的通孔最小化(CVM)问题。本文针对三层布线中的CVM问题提出了一种分层算法,使得布图所需的通孔数最小化。应用此算法能获得比文献中所述更少的通孔数。     

面向超大规模集成电路物理设计的通孔感知的并行层分配算法

随着集成电路规模的日益增长,需要处理的线网数量显著增多,层分配算法运行时间增大成为限制高效设计布线方案的重要因素;此外在生产工艺中,通孔的制造成本较高.针对以上两个问题,本文提出了两种新颖的策略分别用于优化算法运行时间和通孔数量:(1)一种高效的基于区域划分的并行策略,实现各区域在并行布线阶段负载均衡,以提高并行布线的效率;(2)基于线网等效布线方案感知的通孔优化策略,决定各线网对布线资源使用的优先级,进而减少层分配方案的通孔数量.最终将上述两种策略相结合,提出了一种面向超大规模集成电路物理设计的通孔感知的并行层分配算法.实验结果表明该算法对通孔数量和运行时间均有良好的优化效果.     

一种基于神经网络的多层通孔最小化方法

在多层布线的线段－相交图模型基础上，利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络理论，通过反通孔数目这个优化目标与Ｈｏｐｆｉｅｌ网络能量函烽相联系的方法来解决多层布线通孔最小化问题。算法考虑了许多来自实际的约束。     

一种基于图割的全变差图像去噪算法

本文提出一种基于图割的全变差(TV)图像去噪算法.该算法将全变差去噪模型的能量函数最小化问题转化为图的最小割问题,然后采用图割技术(最大流/最小割算法)求得能量函数的全局最优解.并给出了去噪模型中,均衡系数的自适应设定方案.实验结果及分析表明,该算法能有效抑制以往最小化方法产生的阶梯效应,具有较优的复原效果.     

图割模型在光纤熔接缺陷检测中的应用

针对当前光纤熔接过程中熔接缺陷图像人工判读费时费力的问题,提出了一种全自动的、利用图割(Graph Cut)模型进行熔接缺陷分割与检测的方法。与传统图割模型分割方法不同,该方法首先采用图像增强与二值化分割技术对热像图进行预处理。其次,设计了一类利用缺陷及背景斑块区域历史先验信息进行图割模型源点和汇点计算的建模方法,并采用快速最大流(Max-flow)算法进行能量函数的最优化求解,有效地提高了算法对缺陷斑点分割的效率。再次,对光纤熔接缺陷斑块特征的建模与分析问题进行了讨论,提出了一类缺陷识别与报警的原则。大量实验结果证明了文中算法的有效性。     

基于加权割的图像分割

提出了一个新的图分割模型——加权割模型,设计了一个基于加权割的图像分割算法(Image segment-ation Algorithm Based on Weighted Cut,简记为ISAWC).加权割模型的特点是:(1)整合了图像的局部和整体分割信息;(2)在加权意义下最小化加权割能同时达到类间最大相异性和类内最大一致性.本文证明可通过求解一个特征向量问题来优化加权割.模拟点集和实际图像上的实验验证了ISAWC的有效性.     

双金属层门阵列跨单元行布线问题与算法

在双金属层门阵列布图中,跨单元行的走线可以直接在单元上进行,这些单元被称为“走线块”.充分地利用走线块上的两层走线空间,可以降低通道密度并减少通孔数.本文给出走线块布线问题及求解算法。包括三个过程:首先确定走线块引线端的相对位置关系,其次是定位引线端,最后实现走线块内的连接.给出的算法已经用C语言实现并嵌入一门阵布图系统.实例运行结果表明提出的算法可以有效地降低通道密度和提高通道布通率.     

优化层分配的无网格详细布线算法

H—V布线模式下产生通孔的根本原因是由于不同线网间存在几何重叠或交叉；标准单元内布线主要应用多晶硅层与单金属层的布线层资源，考虑到不同层间相异的导电特性，文章提出了一种算法，基于网段拓扑交叉分析实现最大化金属层及最小化多晶层分配，优化线网通道分配与线长，同时满足通孔最小化。