Minimization of memory size for heterogeneous MDDs
Minimization of memory size for heterogeneous MDDs
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异构 MDD 的内存大小最小化
DOI：
10.1109/aspdac.2004.1337717
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发表时间：
2004
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Tsutomu Sasao
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Shinobu Nagayama;Tsutomu Sasao
在本文中，我们提出了精确的启发式算法来最小化异构多值决策图（MDh）的内存大小。在异构 MDD 中，每个多值变量可以采用不同的域。为了使用异构 MDD 来表示二元逻辑 hnclion，我们将二元变量划分为 gmnps，并将这些组视为多值变量。因此，异构MDD的内存大小取决于二进制变量的分区。我们的实验结果表明，异构 MDD 需要比降序二元决策图 (ROBDD) 和自由 BDD (FBDD) 更小的内存大小。
In this paper, we pmpose exact and heuristic algorithms for minimizing the memory size for heterogeneous Multivalued Decision Diagrams (MDh). In a heterogeneous MDD, each multi-valued variable can take a different domain. To represen1 a binary logic hnclion using a heterogeneous MDD, we partition the binary variables into gmnps, and treat the groups as multi-valued variables. Therefore, the memory size of a hetemgeneous MDD depends on the partition of the binary variables. Our experimental results show that heterogeneous MDDs repuim smaller memory size than Reduced Ordered Binary Decision Diagrams (ROBDDs) and Free BDDs (FBDDs).
使用异构 MDD 的逻辑函数的紧凑表示
DOI：
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发表时间：
2003
期刊：
IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics Vol.E86-A, No.12
影响因子：
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作者：
S.Nagayama;T.Sasao
通讯作者：
T.Sasao