免疫系・遺伝系に基づく適応学習型最適化法の構築とVLSIレイアウト設計への応用

基于免疫系统/遗传系统的自适应学习优化方法构建及其在VLSI版图设计中的应用

• 批准号: 08233202
• 负责人: 小圷 成一
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Chiba University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-08233202/
• 关键词: 組合せ最適化問題; VLSIレイアウト設計; 配置問題; 免疫システム; 遺伝的アルゴリズム

本研究は,大規模で複雑な評価関数曲面を有する組合せ最適化問題に対応するために,最適化の過程で評価関数の構造に関する情報を遺伝情報として収集・蓄積し,これに基づいて解の探索過程を自律的・適応的に調整する適応的学習型最適化手法の開発を目的とし,具体的には,以下の点について研究した.1.遺伝的アルゴリズムに評価関数の構造に関する情報を蓄積する機能を付加した適応的学習型最適化手法を構築した.評価関数曲面のどのような情報が利用可能かを調べるために,試験的に比較的小規模な配置問題について,評価関数の大局的および局所的構造の有無,問題のサイズおよびレイアウトモデルの相違による影響の有無を調べた.2.開発手法を改善するために,評価関数の構造を効率的に遺伝子コーディングする方法,および蓄積された情報の有用性に応じて必要な情報を適応的に取捨選択するための遺伝子組替え法を検討した.開発手法を比較的大規模な配置配線問題に応用した.具体的にはVLSIレイアウト設計におけるフロアプラン設計問題,および配置問題を取り上げ,種々のレイアウトモデルについて開発手法と既存の最適化法による結果を,解の品質と計算時間に関して比較検討した.

In this paper, we aim at the development of a learning optimization method based on the optimization process of a large-scale combinatorial optimization problem with complex evaluation parameters. The following points are studied: 1. The function of accumulation of information in the structure of evaluation data is added to the structure of learning optimization method. Evaluation of the number of curved surfaces and the use of information for possible adjustment, trial and comparison of small-scale configuration problems, evaluation of the number of overall and local structures, the existence of problems and the existence of conflicts between them, the existence of adjustment, 2. Development methods to improve, evaluation of the number of structural efficiency of the sub-methods, The usefulness of the accumulated information and the selection of the necessary information are discussed. Development methods are used to compare large-scale configuration wiring problems. Specific VLSI design issues such as design issues and configuration issues are discussed. The quality of solutions and computing time are closely related to the results of various development methods and existing optimization methods.

项目成果

宇野達也: "問題分割によるニューラルネットワーク構造決定学習法" 電気学会論文誌C. 116-c・10. 1183-1187 (1996)

Tatsuya Uno：“使用问题划分的神经网络结构决策学习方法”日本电气工程师学会会刊 C.116-c・10（1996）。

Isao Tazawa: "An Immnunity based Genetic Algorithm and its Application to the VLSI Floorplan Design Problem" Proc.IEEE Int.Conf.on Evolutionary Computation. 1. 417-421 (1996)

Isao Tazawa：“基于免疫的遗传算法及其在 VLSI 布局设计问题中的应用”Proc.IEEE Int.Conf.on 进化计算。

Tatsuya Uno: "A Constructive Artifical Neural Network Learning based on Dividing Training Data" Proc.INNS World Congress on Neural Networks. 1. 291-295 (1996)

Tatsuya Uno：“基于划分训练数据的构造性人工神经网络学习”Proc.INNS 神经网络世界大会。

Isao Tazawa: "An Optimization Method based on the Immune System" Proc.INNS World Congress on Neural Networks. 1. 1045-1049 (1996)

Isao Tazawa：“基于免疫系统的优化方法”Proc.INNS 神经网络世界大会。