РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ЭВА НА ОСНОВЕ ИНТЕГРАЦИИ МЕТОДОВ ЭВОЛЮЦИОННОГО ПОИСКА И НЕЧЕТКОГО УПРАВЛЕНИЯ
Ключевые слова:
Автоматизация проектирования, задача размещения элементов ЭВА, биоинспирированные алгоритмы, гибридные методы, параллельные генетические алгоритмы, нечеткое управлениеАннотация
Рассматривается задача размещения элементов электронно-вычислительной аппарату-
ры (ЭВА). Проведен анализ современного состояния исследований по данной теме, отмечена
актуальность рассматриваемой задачи. Подчеркнута важность разработки новых эффек-
тивных методов решения задач конструкторского проектирования. Отмечена перспектив-
ность разработки и использования гибридных подходов и моделей для решения сложных слабо-
формализованных задач проектирования и оптимизации. Приведена постановка задачи разме-
щения элементов схем ЭВА. Отмечена важность качественного решения задачи размещения с
точки зрения успешного выполнения последующих этапов проектирования. Проведен анализ
различных подходов и алгоритмов решения задачи размещения. Приведены варианты выбора
различных критериев оценки качества размещения. Предложен комплексный аддитивный кри-
терий для оценки качества размещения. Приведена целевая функция и ограничения рассматри-
ваемой задачи размещения как задачи оптимизации. Предложен гибридный подход к решению
задачи размещения. Для повышения эффективности и сокращения времени работы алгоритма,
предложена модель параллельного многопопуляционного генетического алгоритма. Для синхро-
низации эволюционных процессов в многопопуляционном генетическом алгоритме разработан
модифицированный оператор миграции. Выполнен анализ эффективности работы предложен-
ного оператора миграции и сформулированы рекомендации по его использованию. С целью уве-
личения быстродействия алгоритма решения задачи размещения предложена модель организа-
ции параллельных эволюционных вычислений за счёт использования многопоточности на ло-
кальном уровне. Описаны принципы работы модуля нечеткого управления. Описана процедура
логического вывода с использованием базы правил. Предложена структура многослойной ней-
ронной сети, реализующей функцию Гаусса. Предложена модель нечеткого логического кон-
троллера для динамического изменения значений управляющих параметров генетического алго-
ритма. Определены управляющие параметры нечеткого логического контроллера. Предлагае-
мый гибридный алгоритм реализован в виде прикладной программы. Были проведены серии вы-
числительных экспериментов для определения эффективности разработанного алгоритма и
выбора оптимальных значений управляющих параметров.
