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

基本信息

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

项目摘要

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.

这项研究旨在开发一种自适应学习优化方法，该方法在优化过程中收集并积累了有关评估功能作为遗传信息的结构的信息，并自主和自适应调整解决方案搜索过程。具体而言，我们已经研究了以下几点：1。构建了一种自适应学习优化方法，该方法添加了该功能，以积累评估函数结构的信息到遗传算法。为了研究评估函数表面上的哪种信息，我们已经在相对较小的规模布局问题上研究了评估函数的广泛和广泛观点。我们研究了是否有一个结构，问题的大小以及布局模型中差异的影响2。为了改善开发方法，我们研究了一种有效基因编码评估函数结构的方法，以及一种遗传重组方法，可根据累积信息的实用性自适应地选择必要的信息。开发方法应用于相对较大的放置和路由问题。具体而言，我们讨论了VLSI布局设计中的平面图设计问题和放置问题，并比较了有关解决方案质量和计算时间的各种布局模型的开发方法和现有优化方法的结果。