1 / 13

Муравьиный алгоритм определения критических связей в СБИС

Муравьиный алгоритм определения критических связей в СБИС. Зав. каф. САПР ИКТиИБ ЮФУ, д.т.н. , проф. В.В. Курейчик , а спирант каф САПР ИКТиИБ ЮФУ, Д. Ю. Запорожец, аспирант каф САПР ИКТиИБ ЮФУ, Д.В. Заруба. VI Всероссийская научно-техническая конференция

Download Presentation

Муравьиный алгоритм определения критических связей в СБИС

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Муравьиный алгоритм определения критических связей в СБИС • Зав. каф. САПР ИКТиИБ ЮФУ, д.т.н., проф. В.В. Курейчик, • аспирант каф САПР ИКТиИБ ЮФУ, Д. Ю. Запорожец, • аспирант каф САПР ИКТиИБ ЮФУ, Д.В. Заруба VI Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Москва, 29 сентября – 3 октября 2014 г.

  2. Биоинспирированные методы Развитие нанометровых технологий в области производства требует развития новых методов и алгоритмовпроектирования. Одним из таких подходов являются бионические методы и биоинспирированные алгоритмы, использующие стратегии эволюционного моделирования и принципы природных механизмов принятия решений. Бионика – есть решение инженерных и технических задач на основе изучения структуры и жизнедеятельности живых организмов. Бионические методы включают в себя генетические алгоритмы, эволюционные алгоритмы, алгоритмы, моделирующие механизмы принятия решений природными системами. Это методы роевого интеллекта, основанные на принципах коллективного поведения децентрализованной самоорганизующейся системы. Данный класс алгоритмов анализирует различные области пространства решений одновременно, и они более приспособлены к нахождению новых областей с оптимальными значениями целевой функции (ЦФ) при решении задач проектирования. VI Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Москва, 29 сентября – 3 октября 2014 г.

  3. Основные положения поведения муравьев в биологических системах VI Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Москва, 29 сентября – 3 октября 2014 г.

  4. Пример моделирования поведения муравьев в природе VI Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Москва, 29 сентября – 3 октября 2014 г.

  5. Модель муравьиного алгоритма • Муравьиный алгоритм (Ant Colony) не копирует существующую природную экосистему, а использует имитацию колонии как средство оптимизации, при котором система несколько отличается от естественной: VI Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Москва, 29 сентября – 3 октября 2014 г.

  6. Пример решения задачи коммивояжера муравьиным алгоритмом VI Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Москва, 29 сентября – 3 октября 2014 г.

  7. . VI Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Москва, 29 сентября – 3 октября 2014 г.

  8. Пример представления цепи в виде гамильтоновой цепи VI Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Москва, 29 сентября – 3 октября 2014 г.

  9. Постановка задачи Коммивояжеру необходимо посетить W городов, не заезжая в один и тот же город дважды, и вернуться в исходный пункт по маршруту с минимальной стоимостью. Имеем: полный граф G=(X,U), где |X| = n – множество вершин (города), |U| = m – множество ребер (возможные пути между городами). Дана матрица смежности R(i,j), где i, j{1… n}, задающая стоимости путей из вершины xi в xj. Требуется найти перестановку из элементов множества X, такую, что целевая функция (ЦФ) VI Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Москва, 29 сентября – 3 октября 2014 г.

  10. Архитектура поиска VI Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Москва, 29 сентября – 3 октября 2014 г.

  11. Свойства муравья VI Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Москва, 29 сентября – 3 октября 2014 г.

  12. Экспериментальные исследования График зависимости времени решения от числа генераций График зависимости времени решения от числа популяций Наилучший полученный маршрут в ЗК eilon’s 50 Временная сложность алгоритмов  O(nlogn), в худшем случае – О(n3) График зависимости длины пути от числа генераций VI Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Москва, 29 сентября – 3 октября 2014 г.

  13. Спасибо за внимание! VI Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем Москва, 29 сентября – 3 октября 2014 г.

More Related