Исследование и разработка гибридных генетических алгоритмов трассировки коммутационных блоков

• Автор: Кныш, Данил Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 163 с. : ил.

Содержание

Глава 1. Анализ проблем проектирования СБИС. Задача трассировки

коммутационных блоков

1.1. Введение.

1.2. Современные технологии производства и использования СБИС

1.3. Технологические проблемы изготовления и проектирования

нанометровых СБИС

1.4. Постановка задачи трассировки коммутационных блоков

1.5. Анализ алгоритмов трассировки

1.6. Выводы.

Глава 2. Разработка гибридного генетического алгоритма трассировки коммутационных блоков
2.1. Введение.
2.2. Решения задач многокритериальной оптимизации.
2.3. Постановка задачи разработки гибридного генетического алгоритма
2.4. Целевая функция
2.5. Структурная схема гибридного генетического алгоритма.
2.6. Кодирование и декодирование хромосомы
2.7. Создание начальной популяции.
2.8. Модифицированные генетические операторы
2.9. Параллельные вычисления в генетических алгоритмах
2 Анализ существующих моделей параллельных генетических
алгоритмов
2 Модифицированная модель параллельного генетического алгоритма
2 Выводы.
Глава 3. Нечеткая логика и генетические алгоритмы
3.1. Введение
3.2. Функции принадлежности лингвистических переменных
3.3. Схема использования аппарата нечетких множеств.
3.4. Расчет нечеткой функции качества топологии коммутационного
3.5. Модифицированный оператор кроссинговера.
3.6. Модифицированный оператор селекции
3.7. Распределенные вычисления и нечеткие методы.
3.8. Теоретические оценки алгоритма
3.9. Выводы
Глава 4. Практическая реализация комплекса алгоритмов трассировки
коммутационных блоков с цепями различной ширины
4.1. Цель экспериментальных исследований.
4.2. Описание работы с программной реализацией комплекса алгоритмов
4.3. Этапы проведения экспериментальных исследований.
4.4. Результаты исследований.
4.5. Выводы
Заключение.
Список литературы


ЦЕЛЬЮ диссертационной работы- является, разработка новых и модифицированных, методов и алгоритмов трассировки коммутационных блоков, позволяющих учитывать ширину проводников и физические характеристики проводников; такие как межслойная емкость и сопротивление Проводников:, . Постановка задачи трассировки коммутационных блоков. Разработка структурной'схемы процесса генетического поиска для. Разработка и модификация основных генетических процедур (селекции, кроссинговера, мутации, сегрегации, формирования начальной популяции). Разработка стратегии гибридизации нечетких систем и генетических алгоритмов для задачи трассировки коммутационных блоков. Разработка методов распараллеливания для гибридного генетического алгоритма трассировки коммутационных блоков. Исследование гибридных генетических алгоритмов трассировки. Для решения поставленных задач используют следующие МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ: элементы теории множеств, элементы теории алгоритмов, элементы теории генетического поиска, теория нечетких множеств. Разработке комплекса алгоритмов трассировки коммутационных блоков, позволяющих учитывать физические характеристики межсоединений1 на этапе физического проектирования. Разработке новой схемы гибридизации генетических алгоритмов и нечетких систем, за счет использования аппарата нечетких вычислений в генетических операторах. ПРАКТИЧЕСКУЮ ЦЕННОСТЬ работы представляют: . Гибридный генетический алгоритм и программа трассировки коммутационных блоков, позволяющие уменьшить длину соединений, межслойную емкость, количество межслойных переходов и сопротивление проводников в коммутационном блоке. Параллельный генетический алгоритм позволяющий сократить время-работы и решающий проблему выбора частоты миграции для параллельных генетических алгоритмов. РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ. Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы использованы в Г/б № 4 (1) «Разработка теории и принципов построения интеллектуальных систем принятия решений при проектировании на основе квантовых вычислений и бионических методов поиска»; Г/б № 5 (. Разработка теории и принципов интеллектуального анализа данных при построении систем поддержки принятия решений»; Грант РФФИ № 8 (№ - - 3) «Разработка теории и принципов решения задач проектирования, оптимизации и принятия решений на основе интегрированных нечетких генетических и эволюционных методов»; Г/б № 3 (РНП 2. Разработка теории и когнитивных принципов принятия решений на основе распределенных алгоритмов, инспирированных природными системами»; Грант РФФИ № 2 (№ - - 2) «Разработка общей теории и когнитивных принципов эволюционных вычислений»; Грант РФФИ № 3 (№ - - 8) «Разработка новых принципов извлечения знаний на основе распределенных алгоритмов генетического программирования и роевого интеллекта»; РНП № 2. Разработка теории и когнитивных принципов принятия решений на основе распределенных алгоритмов, инспирированных природными системами». Генетические алгоритмы и Эволюционные вычисления". Искусственному интеллекту с международным участием, КИИ-, Дубна. Октября года; Научно практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых и специалистов «Интегральные модели, мягкие вычисления, вероятностные системы и сложные программы в искусственном интеллекте» Коломна, - Мая года; Конгресс по интеллектуальным вычислениями и информационным технологиям А1Б-1Т’ Дивноморское 2- Сентября года; XV Международная конференция по нейрокибернетике Ростов-на-Дону - сентября года. ПУБЛИКАЦИИ. Результаты диссертации отражены в печатных работах. СТРУКТУРА И ОБЪЕМ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ' Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ. ВО ВВЕДЕНИИ обоснована актуальность темы диссертационной работы, поставлена цель работы, дано общее описание выполненной работы. В ПЕРВОЙ ГЛАВЕ приведена постановка задач трассировки коммутационных блоков. Рассмотрены существующие алгоритмы решения задачи трассировки коммутационных блоков. Выявлены достоинства и недостатки этих алгоритмов. ВО ВТОРОЙ ГЛАВЕ дано описание генетического алгоритма. Рассмотрены основные генетические операторы, используемые при решении задачи генетическими методами. Представлена новая модель параллельных вычислений в генетических алгоритмах.