МНОГОМЕРНЫЙ ПОИСК В ЗАДАЧЕ РАЗМЕЩЕНИИ ЭЛЕМЕНТОВ СБИС НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА
Аннотация
Все крупные производители идут к уменьшению габаритов современных микроэлектрон-
ных устройств. Это приводит к переходу на новые нормы проектирования и изготовления
СБИС. Известные алгоритмы автоматизированного проектирования не в полной мере способ-
ны реализовывать новые требования при проектировании СБИС. В связи с этим, при решении
задач конструкторского проектирования появляется необходимость в разработке новых ме-
тодик решения данного класса задач. Одним из таких методик может стать гибридная мно-
гомерная система поиска, основанная на генетическом алгоритме (ГА). Описывается автома-
тизированный подход к проектированию СБИС на основе генетического алгоритма, позволяю-
щий создать алгоритмическую среду в области многомерного генетического поиска для реше-
ния NP полных задач, в частности размещения элементов СБИС. Цель данной работы заключа-
ется в нахождении путей размещения элементов СБИС на основе генетического алгоритма.
Научная новизна заключается в разработке модифицированного многомерного генетического
алгоритма для автоматизированного проектирования сверхбольших интегральных схем. По-
становка задачи в данной работе заключается в следующем: оптимизировать размещение
элементов СБИС путем применения, многомерного модифицированного ГА. Практическая цен-
ность работы заключается в создании подсистемы, позволяющей использовать разработан-
ные многомерные архитектуры, методы и алгоритмы для эффективного решения задач кон-
структорского проектирования СБИС, а также проводить сравнительный анализ с сущест-
вующими аналогами. Принципиальное отличие от известных подходов в применении новых мно-
гомерных генетических структур в автоматизированном проектировании СБИС, кроме того в
работе праведен модифицированный генетический алгоритм. Приведенные результаты вычис-
лительного эксперимента, показали преимущества предложенного в работе многомерного
подхода к решению задач размещения элементов СБИС по сравнению с существующими анало-
гами. Таким образом, проблема создания методов, алгоритмов и программного обеспечения для
автоматизированного размещения элементов СБИС в настоящее время имеет особую акту-
альность. Ее решение позволит улучшить качественные характеристики проектируемых уст-
ройств, сократит сроки и затраты на проектирование.
Литература
psikhologiya, informatika [From multi-agent systems to intellectual organizations: philosophy,
psychology, informatics]. Moscow: Editorial URSS, 2002, 352 p.
2. Kapra F. Pautina zhizni. Novoe nauchnoe ponimanie zhivykh system [The web of life. New
scientific understanding of living systems]: trans. from engl. Moscow: ID “Gelios”, 2002.
3. Kureychik V.M., Danil'chenko V.I. Geneticheskiy algoritm planirovaniya razmeshcheniya
SBIS [Genetic algorithm for planning the placement of VLSI], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie
nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2019, No. 2 (204), pp. 26-34.
4. Danil'chenko V.I., Kureychik V.M. Klassifikatsiya i analiz metodov resheniya zadachi
razmeshcheniya SBIS [Classification and analysis of methods for solving the problem of VLSI
placement], Informatika, vychislitel'naya tekhnika i inzhenernoe obrazovanie [Computer science,
computer engineering and engineering education], 2018, Issue 1.
5. Danilchenko V.I., Danilchenko Y.V., Kureichik V.M. Bio-inspired Approach to Microwave
Circuit Design, IEEE EAST-WEST DESIGN & TEST SYMPOSIUM, 2020, pp. 362-366. DIO:
10.1109/EWDTS 50664.2020.9224737.
6. Kalent'ev A.A., Garays D.V., Dobush I.M., Babak L.I. Strukturno-parametricheskiy sintez
SVCH tranzistornykh usiliteley na osnove geneticheskogo algoritma s ispol'zovaniem modeley
monolitnykh elementov [Structural-parametric synthesis of microwave transistor amplifiers
based on a genetic algorithm using models of monolithic elements ], Doklady TUSURa [Reports
of TUSUR], December 2012, No. 2 (26), Part 2, pp. 104-112.
7. Tang, Maolin and Yao, Xin. A memetic algorithm for VLSI floorplanning, IEEE Transactions
on Systems, Man, And Cybernetics–Part B: Cybernetics, 2007, No. 37 (1).
8. Goryainov A.E., Dobush I.M., Babak L.I. Postroenie parametricheskikh modeley passivnykh
komponentov SVCh monolitnykh integral'nykh skhem s ispol'zovaniem programmy Extraction-
P [Construction of parametric models of passive components of microwave monolithic integrated
circuits using the Extraction-P program].
9. Kokolov A.A., Salnikov A.S., Sheyerman F.I. and Babak L.I. Broadband Double-Balanced SiGe
BiCMOS Mixer With Integrated Asymmetric MBaluns, Int. Conf. “Dynamics of Systems,
Mechanisms and Machines” (Dynamics-2017), Omsk, Russia, 2017 (accepted for publication).
10. Wenyuan L. and Qian Z. A 0.7–1.9GHz Broadband Pseudo-diff erential Power Amplifi er
Using 0.13-um SiGe HBT Technology, 2012 Int. Conf. on Microwave and Millimeter Wave
Technology (ICMMT), July 2012, pp. 1-4.
11. Kokolov A.A., Dobush I.M., SHeerman F.I., Babak L.I. i dr. Slozhno-funktsional'nye bloki
shirokopolosnykh usiliteley radiochastoty dlya odnokristal'nykh priemnikov L- i S-diapazonov
na osnove tekhnologii SiGe [Complex-functional blocks of broadband radio frequency amplifiers
for single-chip L- and S-band receivers based on SiGe technology], 3-ya Mezhdunar.
nauch. konf. «EKB i elektronnye moduli» (Mezhdunarodnyy forum «Mikroelektronika-2017»),
g. Alushta, oktyabr' 2017 [3rd International Scientific Conference " ECB and Electronic modules
"(International Forum "Microelectronics-2017"), Alushta, October 2017]. Moscow:
Tekhnosfera, 2017, pp. 395-401.
12. Bocklemann D.E. and Eisenstadt W.R. Combined Diff erential and Common-Mode Scattering
Parameters: Theory and Simulation, IEEE Trans. on Microwave Theory and Techniques, July
1995, Vol. MTT-43, No. 7, pp. 520-523.
13. Kureychik V.M. Gibridnye geneticheskie algoritmy [Hybrid genetic algorithms], Izvestiya YuFU.
Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2007, No. 2 (77), pp. 5-12.
14. Zhabin D.A., Garays D.V., Kalentyev A.A., Dobush I.M. and Babak L.I. Automated Synthesis
of Low Noise Amplifi ers Using S-parameter Sets of Passive Elements, Asia-Pacifi c Microwave
Conference (APMC 2017), Kuala Lumpur, Malaysia, 2017 (accepted for publication).
15. Kalentyev A.A., Garays D.V. and Babak L.I. Genetic-Algorithm-Based Synthesis of Low-
Noise Amplifi ers with Automatic Selection of Active Elements and DC Biases, European Microwave
Week 2014, Rome, Italy. October 2014, pp. 520-523,
16. Babak L.I., Kokolov A.A. and Kalentyev A.A. A New Genetic-Algorithm-Based Technique for
Low Noise Amplifier Synthesis, European Microwave Week 2012, Amsterdam, The Netherlands,
November 2012, pp. 520-523.
17. Mann G.K.I., Gosine R.G. Three-dimensional min–max-gravity based fuzzy PID inference
analysis and tuning, Fuzzy Sets and Systems, 2005, Vol. 156, pp. 300-323.
18. Golitsyn G.A. Petrov V.M. Informatsiya i biologicheskie printsipy optimal'nosti: Garmoniya i
algebra zhivogo [Information and biological principles of optimality: Harmony and algebra of
the living]. Moscow: KomKniga, 2005.
19. Kolesov Yu.B., Senichenkov Yu.B. Modelirovanie sistem. Dinamicheskie i gibridnye sistemy:
ucheb.-metod, posobie [System modeling. Dynamic and hybrid systems: a training manual].
Saint Petersburg: BKhV-Peterburg, 2006.
20. Abraham A., Grosan G., Ramos V. Swarm Intelligence in Data Mining. Berlin. Heidelberg:
SpringerVerlag, 2007, 267 p.
