ГИБРИДНЫЙ ПОДХОД К СОВМЕСТНОМУ РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ РАЗМЕЩЕНИЯ И ТРАССИРОВКИ

  • Л.А. Гладков Южный федеральный университет
  • Н.В. Гладкова Южный федеральный университет
  • Джаббар Ясир Ясир Муханад Южный федеральный университет
Ключевые слова: Системы автоматизированного проектирования, задачи проектирования, эволюционные вычисления, нечеткие генетические алгоритмы, контроллер нечеткой логики, биоинспирированные алгоритмы, гибридные методы

Аннотация

В статье предложен интегрированный подход к решению задач размещения и трас-
сировки элементов схем электронной вычислительной аппаратуры. Подход основан на
совместном решении задач размещения и трассировки с использованием нечетких генети-
ческих методов. Приведено описание рассматриваемой проблемы и выполнен краткий ана-
лиз существующих подходов к ее решению. В статье рассматриваются интегрированные
подходы к решению оптимизационных задач автоматизированного проектирования схем
цифровой электронно-вычислительной аппаратуры. Подчеркнута актуальность и важность
разработки новых эффективных методов решения подобных задач. Отмечено, что важным
направлением развития методов оптимизации является разработка гибридных методов и
подходов, сочетающих достоинства различных методов вычислительного интеллекта.
В статье описаны следующие основные моменты: структура предлагаемого алгоритма и
его основные этапы; модифицированные генетические операторы кроссовера; предложены
модели формирования текущей популяции; модифицированные эвристики, операторы и
стратегии поиска оптимальных решений. Приведены результаты вычислительных экспе-
риментов. Проведенные эксперименты подтверждают эффективность предложенного
подхода. В заключении приводится краткий анализ полученных результатов.

Литература

1. Charles J. Alpert, Dinesh P. Mehta, Sachin S. Sapatnekar. Handbook of algorithms for physical
design automation. CRC Press, New York, USA, 2009.
2. Shervani N. Algorithms for VLSI physical design automation. USA, Kluwer Academy Publisher,
1995, 538 p.
3. Cohoon J.P., Karro J., Lienig J. Evolutionary Algorithms for the Physical Design of VLSI
Circuits. Advances in Evolutionary Computing: Theory and Applications, Ghosh, A., Tsutsui,
S. (eds.). Springer Verlag, London, 2003, pp. 683-712.
4. Gladkov L.A., Kureychik V.M., Kureychik V.V., Sorokoletov P.V. Bioinspirirovannye metody v
optimizatsii [Bioinspired methods in optimization]. Moscow: Fizmatlit, 2009.
5. Gladkov L.A., Kureychik V.V., Kureychik V.M. Geneticheskie algoritmy [Genetic algorithms].
Moscow: Fizmatlit, 2010.
6. Yarushkina N.G. Osnovy teorii nechetkikh i gibridnykh system [Fundamentals of the theory of
fuzzy and hybrid systems]. Moscow: Finansy i statistika, 2004.
7. Batyrshin I.Z., Nedosekin A.O. i dr. Nechetkie gibridnye sistemy. Teoriya i praktika [Fuzzy
hybrid systems. Theory and practice], ed. by N.G. YArushkinoy. Moscow: Fizmatlit, 2007.
8. Luger G.F. Artificial Intelligence. Structures and Strategies for Complex Problem Solving. 6th
ed. Addison Wesley, Boston MA, 2009.
9. Russel S.J., Norvig P. Artificial Intelligence. A modern Approach. Prentice Hall, 2003.
10. Michael A., Takagi H. Dynamic control of genetic algorithms using fuzzy logic techniques,
Proc. of the 5th International Conference on Genetic Algorithms. Morgan Kaufmann, 1993,
pp. 76-83.
11. Lee M.A., Takagi H. Integrating design stages of fuzzy systems using genetic algorithms, Proceedings
of the 2nd IEEE International Conference on Fuzzy System, 1993, pp. 612-617
12. Herrera F., Lozano M. Fuzzy Adaptive Genetic Algorithms: design, taxonomy, and future
directions, Soft Computing. Springer-Verlag, 2003, No. 7, pp. 545-562.
13. King R.T.F.A., Radha B., Rughooputh H.C.S. A fuzzy logic controlled genetic algorithm for
optimal electrical distribution network reconfiguration, Proceedings of 2004 IEEE International
Conference on Networking, Sensing and Control, Taipei, Taiwan, 2004, pp. 577-582
14. Praveen T., Arun Raj Kumar P. Multi-Objective Memetic Algorithm for FPGA Placement
Using Parallel Genetic Annealing, International Journal of Intelligent Systems and Applications
(IJISA), 2016, Vol. 8, No. 4, pp. 60-66,
15. Gladkov L.A., Gladkova N.V., Gromov S.A. Hybrid Fuzzy Algorithm for Solving Operational
Production Planning Problems, Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer International
Publishing, Switzerland, 2017, Vol. 573, pp. 444-456.
16. Gladkov L.A., Gladkova N.V., Leiba S.N., Strakhov N.E. Development and research of the
hybrid approach to the solution of optimization design problems, Advances in Intelligent Systems
and Computing. Springer, Cham, 2019, Vol. 875, pp. 246-257.
17. Deb K., Joshi D., Anand A. Real-coded evolutionary algorithms with parent-centric recombination,
Proc. Evol. Comput., 2002, Vol. 1, pp. 61-66.
18. Herrera F., Lozano M., Sánchez A.M.:A taxonomy for the crossover operator for real-coded
genetic algorithms: an experimental study, Int. J. Intell. Syst., 2003, Vol. 18 (3), pp. 309-338.
19. Lozano M., Herrera F., Krasnogor N., Molina D.: Real-coded memetic algorithms with crossover
hill-climbing, Evol. Comput., 2004, No. 12 (3), pp. 273-302.
20. Gladkov L.A., Gladkova N.V., Gusev N.Y., Semushina N.S. Integrated approach to the solution
of computer-aided design problems, Proceedings of the 4th International Scientific Conference
“Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’19). Advances in Intelligent Systems
and Computing, Vol. 875. Springer, Cham, 2020, pp. 246-257.
21. Gladkov L.A., Gladkova N.V., Leiba S.N. Manufacturing Scheduling Problem Based on Fuzzy
Genetic Algorithm, Proc. of IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS’2014). Kiev,
Ukraine, September 26–29, 2014, pp. 209-213.
22. Gladkov L.A., Gladkova N.V., Legebokov A.A. Organization of Knowledge Management Based
on Hybrid Intelligent Methods, Software Engineering in Intelligent Systems. Proceedings of
the 4th Computer Science On-line Conference 2015 (CSOC 2015), Vol 3: Software Engineering
in Intelligent Systems. Springer International Publishing, Switzerland 2015, pp. 107-113.
23. Gladkov L.A., Gladkova N.V., Leiba S.N., Strakhov N.E. Development and research of the
hybrid approach to the solution of optimization design problems, Proceedings of the Third International
Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry”
(IITI’18). IITI'18 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 875. Springer,
Cham, pp. 246-257.
Опубликован
2020-11-22
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ II. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ