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J-GLOBAL ID：201802262407069053   整理番号：18A0281552

温度を意識した非スライスVLSIフロアプランのための適応ハイブリッドミームアルゴリズム【Powered by NICT】

An adaptive hybrid memetic algorithm for thermal-aware non-slicing VLSI floorplanning

著者 (4件)： Chen Jianli (Center for Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China) ,  Liu Yan (Center for Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China) ,  Zhu Ziran (Center for Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China) ,  Zhu Wenxing (Center for Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China)
資料名： Integration. the VLSI Journal  (Integration. the VLSI Journal)
巻： 58  ページ： 245-252  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0891A  ISSN： 0167-9260  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： フロアプラニングは超大規模集積設計フローにおいて重要なステップである。ハードウェア決定への貴重な洞察を提供し,異なるコスト計量を持つフロアプランを推定した。本論文では,多目的熱認識非スライスフロアプラン最適化問題を効率良く扱うために,適応ハイブリッドmemeticアルゴリズムは面積,全配線長,最大温度とチップの平均温度を最適化した。提案したアルゴリズムでは,遺伝的探索アルゴリズムは,探索空間を可能な限り探求するためのグローバル探索法として使用し,探索領域の情報を利用する局所探索法として用いられている修正シミュレーテッドアニーリング探索アルゴリズム。大域探索と局所利用は死亡確率戦略により安定化された。この戦略では,天然機構によれば,集団における各個体は実年齢と動的生存年齢に恵まれている。標準試験ベンチマーク上での実験結果により,提案したアルゴリズムはフロアプランを得る,平均およびピーク温度の低下に効果的であることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーテッドアニーリング ,  ハードウェア ,  最適化問題 ,  最適化 ,  ベンチマーク ,  *アルゴリズム ,  *フロアプラン ,  近傍探索法 ,  *超LSI
準シソーラス用語： *ミームアルゴリズム ,  探索法 ,  探索空間 ,  探索アルゴリズム ,  配線長 ,  設計フロー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： フロアプラン ,  熱意識 ,  ミームアルゴリズム ,  死確率戦略

分類 (2件)： 集積回路一般  (NC03161C) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 意識 ,  スライス ,  VLSI ,  フロアプラン ,  適応 ,  ミームアルゴリズム