一种用于求解VLSI不可二划分版图规划设计方法技术

本发明专利技术涉及一种用于求解VLSI不可二划分版图规划设计方法，包括(1) 在全局搜索阶段，采用遗传算子操作进行全局搜索。此算子可有效地增大解的种类及搜索到最优解的可能性。(2)在局部搜索阶段，循环地调用混合模拟退火算法。此算法可有效地搜索局部最优解。(3)在平衡全局和局部搜索阶段，采用死亡概率策略。死亡概率策略缩减解空间的大小，从而使得全局搜索和局部搜索达到一定的平衡。在该策略中，根据自然规律，种群中每个个体不可能一直生存也不可能立即死亡，基于此规律，种群中每个个体被赋予一个实际年龄和动态地生存年龄。本发明专利技术所提供的方法可以提供高效实用的版图规划结果，且规划结果可满足目前VLSI的版图规划设计的需求。

【技术实现步骤摘要】
一种用于求解VLSI不可二划分版图规划设计方法
本专利技术涉及一种用于求解VLSI不可二划分版图规划设计方法，
技术介绍
近年来，随着集成电路制造工艺的迅速发展，集成电路产业已经进入了纳米工艺时代，芯片的集成度进一步提高，一块芯片上所能集成的电路元件越来越多，对VLSI设计方法提出了更高的要求。版图规划是VLSI物理设计过程中非常重要的一个环节，对集成电路的性能指标，如可布通性、时延特性、功耗、电路可靠性等有重大影响。随着版图规划问题的约束不断增多和芯片上单元个数的快速增长，对VLSI版图规划问题的算法设计提出了巨大的挑战。因此，寻求更高效、更实用的集成电路版图规划设计算法具有重要的意义。用来解决VLSI版图规划问题的算法可分为以下两类：基于迭代的版图规划设计方法和基于分析的版图规划设计方法。在这两类方向中，通过实验结果的对比，基于迭代的版图规划设计方法取得的布局效果较好，因而成为当前主流布局工具所采用的方法。由于VLSI布局问题的规模很大，现有的基于构造的版图规划设计工具很难直接求解。在迭代方法的VLSI版图规划设计算法中，主要采用启发式策略，如模拟退火算法、遗传算法和粒子群算法等等。在基于启发式策略的迭代方法中，实验结果证明模拟退火算法在处理版图规划设计问题时，能够得到较好的版图规划结果。因此，模拟退火算法被认为是启发式策略迭代法中比较有效的一种算法。目前，基于分析方法的版图规划算法主要采用线性规划算法及混合线性规划算法处理VLSI不可二划分版图规划问题。根据学术上和工业界布局器的比较,基于迭代方法的版图规划布局工具取得的实验结果最好。另外，现有的基于分析方法的版图规划布局方法存在着下面的问题：基于分析的版图规划布局主要采用线性规划方法等古典优化算法处理版图规划问题，而线性规划方法的运行时间是变量和等式个数的指数倍，这导致线性规划方法仅仅能处理小规模的版图规划设计问题。因此为了得到更好的版图规划布局结果，直接构造迭代方法，并设计相应的高效算法是值得考虑的。除此之外，随着科学技术的提高，以及芯片的形体大小的大规模缩小，芯片上的电浓度增大，从而导致热消散增多，最终导致芯片温度增加。然而，当芯片温度超过能承受的温度时，芯片会失效。因此，在解决版图规划问题时，温度因素也被考虑在内。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种用于求解VLSI不可二划分版图规划设计方法，以克服现有技术中存在的缺陷。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种用于求解VLSI不可二划分版图规划设计方法，按照如下步骤实现：步骤S1：将版图规划表示为B*-tree；步骤S2：初始化经所述B*-tree为完全二叉树；步骤S3：对所述步骤S2中获取的完全二叉树进行一系列B*-tree扰动，产生初始种群P；步骤S4：计算所述步骤S3获取的种群中每个个体的适宜度函数值，并记录当前适宜度函数值最大的个体为best；步骤S5：设置算法迭代次数iterative＝0，并设置最大的迭代数目；步骤S6：按照预设概率采用遗传算子操作，然后采用混合模拟退火算法在解空间中搜索局部最优解，并保存当前的种群；步骤S7：采用死亡概率策略，使得全局搜索和局部搜索达到平衡；步骤S8：令iterative＝iterative+1；步骤S9：重复步骤S6至步骤S8，直到iterative大于预设的迭代数目。在本专利技术一实施例，在所述步骤S1中，在将版图规划表示为B*-tree过程中，树形结构中的每个节点对应代表一个模块，且每个节点至多有两个子节点。在本专利技术一实施例，在所述步骤S2中，通过如下方式初始化B*-tree的方法：除所述树形结构中的最后两行的节点，每个父节点均有两个子节点，即将B*-tree初始化为一个完全二叉树。在本专利技术一实施例，在所述步骤S3中，所获取的种群中每个个体都由B*-tree表示，所述一系列B*-tree的扰动方式包括：模块旋转、移动模块到另一个区域以及交换两个模块。在本专利技术一实施例，在所述步骤S6中，还包括如下步骤：步骤S61：对于种群P中的个体，任选一个个体作为父亲p1，根据轮盘赌选择父亲p2；步骤S62：按照第一预设率进行交叉操作，得到新个体c1；然后对新个体c1采用混合模拟退火算法进行优化，如果p1的适宜度函数值小于c1的适宜度函数值，则将c1标记为p1；如果best的适宜度函数值小于c1的适宜度函数值，则将c1标记为best；步骤S63：对种群P中每个个体f按照第二预设概率进行变异操作，得到新个体c2；然后对新个体采用混合模拟退火算法进行优化，如果f的适宜度函数值小于c2的适宜度函数值，则将c2标记为f；如果best的适宜度函数值小于c2的适宜度函数值，则将c2标记为best；步骤S64：重复步骤S61至步骤S63，直到搜索到最优解。在本专利技术一实施例，在所述交叉操作中，还包括如下步骤：步骤S611：从p1中随机选择一个节点ni，且满足该节点不是根节点；将节点ni及其子树记为p′1；步骤S612：从p2中删除与p′1相同的节点，并将删除相同节点之后的p2记为p′2；步骤S613：在p′2中找到节点ni的位置，将p′1放到节点ni的位置上。在本专利技术一实施例，在所述步骤S613中还包括如下步骤：步骤S6131：若p′2中的节点ni是叶子节点，则直接将p′1放到p′2中；步骤S6132：若p′2中的节点ni不是叶子节点，则将ni的子树移动到p2中的一个叶子节点上，然后再将p′1放到p′2中。在本专利技术一实施例，在所述变异操作中，还包括如下步骤：步骤S621：根节点的左右子树交换；步骤S622：随机选择一个节点，然后将这个节点和它对应的子树移动到一个随机的叶子节点上。在本专利技术一实施例，在所述步骤S622中还包括如下步骤：步骤S6221：如果该节点是左子节点，则将子树放到所述叶子节点的左支；步骤S6222：如果该节点是右子节点，则将子树放到所述叶子节点的右支。在本专利技术一实施例，在所述步骤S7中，在所采用的死亡概率策略中，种群P中每个个体被赋予一个实际年龄和动态的生存年龄；在求解过程中，个体的实际年龄是所述遗传操作的当前迭代数目，所述生存年龄与个体的费用值相关，且生存年龄具体的计算公式如下：其中，MinL,MaxL分别表示每个个体的极小和极大生存年龄，且均为常数；i代表一个个体；MinF,MaxF,AvgF分别是当前种群P中的最小适宜度函数值、最大适宜度函数值和平均适宜度函数值。相较于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：(1)本专利技术采用的遗传算子仅仅用来探索解空间的全局搜索阶段，这是与遗传算法中的遗传算子的不同之处。在遗传算法中，遗传算子不仅用于探索解空间的全局搜索阶段，而且被用于在解空间搜索最优解的局部搜索阶段；(2)由于本专利技术采用死亡概率策略，这样可以缩减解空间的大小，从而缩减本专利技术的搜索时间及尽量避免搜索到最优解是局部最优解的情形，最终使得全局搜索和局部搜索达到一定的平衡。(3)根据自然规律，种群中每个个体不可能一直存活也不可能立即死亡，因此在死亡概率策略中，种群中每个个体都被赋予一个实际年龄和动态的生存年龄。在求解过程中，实际年龄是本专利技术采用遗传操作的迭代次数，生存年龄与适宜度函数值相关的。经与MicroelectronicCenterofNorth本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于求解VLSI不可二划分版图规划设计方法，其特征在于，按照如下步骤实现：步骤S1：将版图规划表示为B*‑tree；步骤S2：初始化经所述B*‑tree为完全二叉树；步骤S3：对所述步骤S2中获取的完全二叉树进行一系列B*‑tree扰动，产生初始种群P；步骤S4：计算所述步骤S3获取的种群中每个个体的适宜度函数值，并记录当前适宜度函数值最大的个体为best；步骤S5：设置算法迭代次数iterative＝0，并设置最大的迭代数目；步骤S6：按照预设概率采用遗传算子操作，然后采用混合模拟退火算法在解空间中搜索局部最优解，并保存当前的种群；步骤S7：采用死亡概率策略，使得全局搜索和局部搜索达到平衡；步骤S8：令iterative＝iterative+1；步骤S9：重复步骤S6至步骤S8，直到iterative大于预设的迭代数目。

【技术特征摘要】
1.一种用于求解VLSI不可二划分版图规划设计方法，其特征在于，按照如下步骤实现：步骤S1：将版图规划表示为B*-tree；步骤S2：初始化经所述B*-tree为完全二叉树；步骤S3：对所述步骤S2中获取的完全二叉树进行一系列B*-tree扰动，产生初始种群P；步骤S4：计算所述步骤S3获取的种群中每个个体的适宜度函数值，并记录当前适宜度函数值最大的个体为best；步骤S5：设置算法迭代次数iterative＝0，并设置最大的迭代数目；步骤S6：按照预设概率采用遗传算子操作，然后采用混合模拟退火算法在解空间中搜索局部最优解，并保存当前的种群；步骤S7：采用死亡概率策略，使得全局搜索和局部搜索达到平衡；步骤S8：令iterative＝iterative+1；步骤S9：重复步骤S6至步骤S8，直到iterative大于预设的迭代数目。2.根据权利要求1所述的一种用于求解VLSI不可二划分版图规划设计方法，其特征在于，在所述步骤S1中，在将版图规划表示为B*-tree过程中，树形结构中的每个节点对应代表一个模块，且每个节点至多有两个子节点。3.根据权利要求2所述的一种用于求解VLSI不可二划分版图规划设计方法，其特征在于，在所述步骤S2中，通过如下方式初始化B*-tree的方法：除所述树形结构中的最后两行的节点，每个父节点均有两个子节点，即将B*-tree初始化为一个完全二叉树。4.根据权利要求1所述的一种用于求解VLSI不可二划分版图规划设计方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所获取的种群中每个个体都由B*-tree表示，所述一系列B*-tree的扰动方式包括：模块旋转、移动模块到另一个区域以及交换两个模块。5.根据权利要求1所述的一种用于求解VLSI不可二划分版图规划设计方法，其特征在于，在所述步骤S6中，还包括如下步骤：步骤S61：对于种群P中的个体，任选一个个体作为父亲p1，根据轮盘赌选择父亲p2；步骤S62：按照第一预设率进行交叉操作，得到新个体c1；然后对新个体c1采用混合模拟退火算法进行优化，如果p1的适宜度函数值小于c1的适宜度函数值，则将c1标记为p1；如果best的适宜度函数值小于c1的适宜度函数值，则将c1标记为best；步骤S63：对种群P中每个个体f按照第二预设概率进行变异操作，得到新个体c2；然后对新个体采用混合模拟退火算法进行优化，如果f的适宜度函数值小于c2的适宜度函数值，则将c2标记为f；如果best的适宜度函数值小于c2的适宜度函数值，则将c2标记为best；步骤S6...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈建利，刘岩，朱自然，朱文兴，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建,35