Publication Details:

Լույս է տեսնում 1948 թվականից՝ տարին 4 անգամ։

Journal or Publication Title:

ՀՀ ԳԱԱ և ՀՊՃՀ Տեղեկագիր. Տեխնիկական գիտություններ =Proceedings of the NAS RA and SEUA: Technical Sciences

Date of publication:

2024

Volume:

77

Number:

4

ISSN:

0002-306X

Official URL:

Additional Information:

Ревазян Д. В., Ռեվազյան Դ. Վ.

Other title:

Применение специализированных популяций в генетическом алгоритме для оптимизации размещения компонентов интегральных схем ; Ինտեգրված շղթայի բաղադրիչների տեղադրման օպտիմալացման համար մասնագիտացված պոպուլյացիաների օգտագործումը գենետիկական ալգորիթմում

Contributor(s):

Պատ․ խմբ․՝ Ա․ Գ․ Նազարով (1957-1964) ; Մ․ Վ․ Կասյան (1964-1988) ; Ռ․ Մ․ Մարտիրոսյան (1989-2017 ) ; Գլխավոր խմբ․՝ Վ․ Շ․ Մելիքյան (2018-)

Coverage:

450-458

Abstract:

This paper proposes a modified genetic algorithm (GA) for the problem of placing integrated circuit (IC) components based on the idea of preliminary specialization of individual populations for the optimization of 1–2 parameters. Unlike classical approaches, where each individual's genotype encodes the entire solution, the proposed approach involves launching several independent populations, each initially evolving with a focus on 1–2 selected parameters (e.g., total connection length, thermal characteristics, occupied area). Once local optima are reached, inter-population crossover occurs: the best genetic solutions from different groups are combined for further global optimization, taking into account the full multi-criteria objective function. Experimental results demonstrate that this approach reduces the risk of getting trapped in local minima, accelerates algorithm convergence, and improves the final placement quality by 15–20% compared to classical GAs.
Առաջարկվում է փոփոխված գենետիկական ալգորիթմ (ԳԱ)՝ ինտեգրալ սխեմայի (ԻՍ) բաղադրիչների տեղադրման խնդրի համար՝ հիմնված անհատական պոպուլյացիաների նախնական մասնագիտացման գաղափարի վրա՝ 1...2 պարամետրերի օպտիմալացման դեպքում: Ի տարբերություն դասական մոտեցումների, երբ յուրաքանչյուր անհատի գենոտիպը կոդավորում է ամբողջ լուծումը, առաջարկվող մեթոդը ներառում է մի քանի ան- կախ պոպուլյացիաների գործարկում, որոնք նախնական փուլում զարգանում են՝ կենտրոնանալով 1...2 ընտրված պարամետրերի վրա (օրինակ՝ ընդհանուր միացման երկարությունը, ջերմային հատկությունները, զբաղեցված տարածքը): Տեղային օպտիմումներին հասնելուց հետո իրականացվում է միջպոպուլյացիոն խաչասերում. տարբեր խմբերից լավագույն գենետիկական լուծումները համակցվում են հետագա գլոբալ օպտիմալացման համար՝ հաշվի առնելով բազմապարամետրական օբյեկտիվ ֆունկցիան: Փորձարարական արդյունքները ցույց են տալիս, որ այս մոտեցումը նվազեցնում է տեղական մինիմումներում խրվելը, արագացնում է ալգորիթմի համախմբումը և բարելավում է վերջնական տեղադրման որակը 15...20%-ով՝ համեմատած դասական GA-ների հետ։
Предлагается модифицированный генетический алгоритм (ГА) для решения задачи размещения компонентов интегральных схем, основанный на предварительной специализации отдельных популяций для оптимизации 1…2 параметров. В отличие от классических подходов, где генотип каждого индивида кодирует всё решение целиком, предложенный метод включает запуск нескольких независимых популяций, каждая из которых на начальном этапе эволюционирует с фокусом на 1…2 выбранных параметра (например, общая длина соединений, тепловые характеристики, занимаемая площадь). После достижения локальных оптимумов происходит межпопуляционный кроссовер: лучшие генетические решения из разных групп объединяются для дальнейшей глобальной оптимизации с учётом полной многокритериальной целевой функции. Экспериментальные результаты показывают, что данный подход снижает риск попа- дания в локальные минимумы, ускоряет сходимость алгоритма и улучшает качество итогового размещения на 15…20% по сравнению с классическими ГА.

Place of publishing:

Երևան

Publisher:

«Պոլիտեխնիկ» տպ.

Format:

pdf

Identifier:

oai:arar.sci.am:427596

Call number:

АЖ 413

Digitization:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան

Location of original object:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան