Статья

Название статьи АДАПТИВНЫЙ АЛГОРИТМ СТАИ СЕРЫХ ВОЛКОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
Автор Э. В. Кулиев, С. Н. Щеглов, Е. А. Пантелюк, Н. В. Кулиева
Рубрика РАЗДЕЛ I. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
Месяц, год 07, 2017
Индекс УДК 004.896
DOI
Аннотация Данная статья связана с решением одной из ключевых задач этапа автоматизированного конструкторского проектирования – размещения компонентов сверхбольших интегральных схем. В последнее время началось исследование возможностей применения и разработка алгоритмов, инспирированных природными системами, для эффективного принятия решения в задачах САПР. При этом постоянно возникает конфликт между сложностью САПР и требованиями принятия эффективных решений в реальном масштабе времени. Данные проблемы не могут быть полностью решены распараллеливанием процесса принятия решений, увеличением числа операторов, пользователей и т.д. Одним из возможных подходов к решению этой проблемы является использование новых технологий на стыке информатики, бионики и автоматизации проектирования. В этой связи разработка новых принципов и подходов принятия эффективных решений в задачах проектирования и управления имеет важное экономико-социальное значение и является, в настоящее время, актуальной и важной. В статье описывается алгоритм живой природы, который основывается на примере стаи серых волков. Приведена постановка задачи размещения элементов схем ЭВА на множестве заданных позиций дискретного рабочего поля. Представлена модифицированная технология разработки инспирированных природой алгоритмов. Показаны основные шаги работы алгоритма поведения стаи серых волков применительно к задаче размещения. Приведены сравнительные результаты вычислительных экспериментов. Основной целью исследования является оценка возможности применения интегрированных методов, инспирированных природными системами, для решения задач конструкторского проектирования САПР на примере использования алгоритма поведения стаи серых волков в живой природе.

Скачать в PDF

Ключевые слова Роевой алгоритм; генетический алгоритм; целевая функция; окрестность; стая серых волков.
Библиографический список 1. Норенков И.П. Арутюнян Н.М. Эволюционные методы в задачах выбора проектных решений // Электронный журнал «Наука и образование». – 2007. – № 9.
2. Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохнов-ленные природой: учеб. пособие. – М.: Изд-во МГТУ им.Н.Э. Баумана, 2014. – 448 c.
3. Ахмедова Ш.А. Об эффективности «стайного» алгоритма оптимизации // Труды XLIII Краевой научной студенческой конференции по математике и компьютерным наукам.
– Красноярск: СФУ, 2010. – С. 9-12.
4. Курейчик В.В., Запорожец Д.Ю. Современные проблемы при размещении элементов СБИС // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 68-73.
5. Курейчик В.В., Бова В.В., Курейчик В.В. Комбинированный поиск при проектировании // Образовательные ресурсы и технологии. – 2014. – № 2 (5). – С. 90-94.
6. Zaporozhets D.U., Zaruba D.V., Kureichik V.V. Representation of solutions in genetic VLSI placement algorithms – 2014 // Proceedings of IEEE East-West Design and Test Symposium, EWDTS 2014.
7. Zaporozhets D.Yu., Zaruba D.V., Kureichik V.V. Hybrid bionic algorithms for solving problems of parametric optimization // World Applied Sciences Journal. – 2013. – Vol. 23 (8).
– P. 1032-1036.
8. Kuliev E.V., Dukkardt A.N., Kureychik V.V., Legebokov A.A. Neighborhood research approach in swarm intelligence for solving the optimization problems // Proceedings of IEEE East-West Design and Test Symposium, EWDTS 2014.
9. Курейчик В.В., Запорожец Д.Ю. Роевой алгоритм в задачах оптимизации // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 28-32.
10. Bova V.V., Lezhebokov A.A., Gladkov L.A. Problem-oriented algorithms of solutions search based on the methods of swarm intelligence // World Applied Sciences Journal. – 2013.
– Vol. 27 (9). – P. 1201-1205.
11. Zaruba D., Zaporozhets D., Kureichik V. VLSI placement problem based on ant colony opti-mization algorithm // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2016. – Vol. 464.
– P. 127-133.
12. Kureichik V., Kureichik V., Bova V. Placement of VLSI fragments based on a multilayered approach // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2016. – Vol. 464. – P. 181-190.
13. Kureichik V.V., Zaruba D.V. The bioinspired algorithm of electronic computing equipment schemes elements placement // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2015.
– Vol. 347. – P. 51-58.
14. Zaporozhets D., Zaruba D.V., Kureichik V.V. Hierarchical approach for VLSI components placement // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2015. – Vol. 347. – P. 79-87.
15. Zaporozhets D.U., Zaruba D.V., Kureichik V.V. Representation of solutions in genetic VLSI placement algorithms // Proceedings of IEEE East-West Design and Test Symposium, EWDTS 2014.
16. Кулиев Э.В., Лежебоков А.А., Дуккардт А.Н. Подход к исследованию окрестностей в роевых алгоритмах для решения оптимизационных задач // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2014. – № 7 (156). – С. 15-26.
17. Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Решение задачи размещения на основе эво-люционного моделирования // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2007.
– № 4. – С. 78-91.
18. Курейчик В.В., Курейчик Вл.Вл. Бионический поиск при проектировании и управлении // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 11 (136). – С. 178-183.
19. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Теория эволюционных вычислений. – М.: Физматлит, 2012. – 260 c.
20. Кулиев Э.В., Лежебоков А.А. О гибридном алгоритме размещения компонентов СБИС // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 11 (136). – С. 188-192.
21. Кулиев Э.В., Лежебоков А.А. Исследование характеристик гибридного алгоритма размещения // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 3 (140). – С. 255- 261.

Comments are closed.