权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

進化・免疫系に基づく適応学習型最適化法の開発とVLSIレイアウトCADへの応用

基于进化和免疫系统的自适应学习优化方法的开发及其在VLSI布局CAD中的应用

基本信息

批准号：
14750331
负责人：
小圷成一
金额：
$ 2.24万
依托单位：
Chiba University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至 2003
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14750331/
关键词：
組合せ最適化 VLSIレイアウト配置問題遺伝的アルゴリズム木構造

项目摘要

本年度は,評価関数曲面の構造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学習型最適化法の開発を目的に,具体的には以下の2点について研究を行った。1.開発手法の検証・改良免疫系でみられるランダム的な遺伝子組み替え交叉法を導入し,その効果として期待される探索領域の拡大および解集団内の遺伝的多様性の維持により,開発手法の解の品質面での性能向上を試みた。解候補の集団を構成して多点探索を行い,交叉法により生成された解候補のうち良好な解候補を集団に残す処理により探索の途中経過を解集団に反映させることで,自律的・適応的な適応学習型最適化を行うことができる。新規開発の交叉法を導入することにより,従来の交叉法を用いる場合に比べて,解の品質の向上,および解の探索時間の短縮といった,最適化手法としての性能向上が達成された。2.実データへの応用開発手法を実際的な配置配線問題に応用し,既存の最適化手法による結果と比較することにより,その優位性を検証した。具体的にはVLSIレイアウト設計における標準的な問題であるフロアプラン設計問題,標準セル配置問題,および概略配線問題などを取り上げた。評価関数としては,チップ面積最小化に加えて高速動作化・低消費電力化に関する項の導入を考えた。また高速動作化のための信号遅延時間の計算,および消費電力の計算において,より精密な値を乗めるために,アナログ回路シミュレータを用いる計算法を導入した。具体的な配置配線問題のデータとして,一般的に用いられている大規模なベンチマークデータを利用することで,既存の他手法との比較を容易にした。シミュレーション実験の結果,従来手法と比較して良好な配置配線結果が得られることを確認した。

This year, we will evaluate the construction, exploration, and self-disciplined and appropriate adjustments of the numerical surface structure, its solutions, and its solutions. The purpose of the adaptive learning-type optimization method is the following, and the specific details are as follows: 2 points of research and implementation. 1. The introduction of the cross method of the improved immune system and the cross-combination method of the improved immune system, and the expected effect is We are exploring the field of exploration, maintaining the diversity of the diversity within the collection, and opening up the quality aspects of the technique to improve performance and try it out. Solve the candidate's set of problems to form a multi-point exploration, and the intersection method generates a solution to the candidate's set of problemsによりExploration on the way 経pass をsolved collection 団に reflects させることで, self-disciplined and suitable な Adaptation learning type optimization を行うことができる. The new regulation is the introduction of the cross method, the cross method is used in the occasion, and the quality of the solution is The improvement of the solution is the shortening of the exploration time, and the improvement of the performance of the optimization method is achieved. 2. The existing configuration and wiring problems can be solved by solving the existing problems The results of the optimization method are compared, and the superiority is proved. Concrete VLSI standard design and standard issue Raku design problems, standard セル configuration problems, and および outline wiring problems. The number of evaluation points is reduced, the area is minimized, and the high-speed operation and low power consumption are introduced. Calculation of signal delay time for high-speed operation, calculation of power consumption, and calculation of power consumptionりPrecision な値を multiplying めるために, アナログ circuit シミュレータを import した using the いる calculation method. Specific configuration and wiring problems, general wiring problems, large-scale problems The ンチマークデータを utilizes the することで, and the existing techniques are relatively easy and easy to use. The results of the シミュレーション実験の, the method used is compared, the configuration and wiring results are good, and the configuration and wiring results are confirmed.