一种基于差分粒子群优化算法的FPGA布局方法技术

本发明专利技术公开了一种基于差分粒子群优化算法的FPGA布局方法，包括：获取逻辑资源的网标拓扑连接结构和FPGA芯片的物理资源信息，初始化物理资源块获得初始粒子群；获得粒子群中每个粒子的适应度值；采用轮盘赌的方式形成杂交池并对杂交池中的粒子进行差分进化形成新粒子群；利用粒子的适应度值更新存储个体最优值和全局最优值；利用个体最优值和全局最优值，对当前粒子群中每个粒子的速度和位置进行更新；进一步更新和存储个体最优值和全局最优值；重复执行至终止条件，获得FPGA布局结果。本发明专利技术使用粒子群优化算法和差分进化算法交替进行全局与局部详细搜索，能搜索到最优解的几率大大增加，提升了FPGA的布局质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于集成电路，具体涉及一种基于差分粒子群优化算法的fpga布局方法。

技术介绍

1、fpga(field programmable gate array，现场可编程门阵列)具有现场可配置、开发周期短、风险低、逻辑资源丰富等特点，因此被广泛应用于通信、图形图像处理、显示控制、工业控制、汽车电子等领域。随着fpga规模和集成度的提升，对相关eda (electronicdesign automation，电子设计自动化)工具提出了极大地挑战，布局是fpga eda实现流程中重要的核心步骤之一，对整个流程的最终结果和优化程度影响至关重要。

2、模拟退火算法是一种现有的经典启发式优化算法，其随机一个初始解，对初始解进行不断扰动以获得最优解。因此，模拟退火算法可搜索的解空间较小，搜索范围较小，搜寻到最优解的几率较小，布局质量难以满足目前复杂电路的设计需求。同时模拟退火算法的参数较多，如要使算法的模型参数更切合当前布线器架构，需要花费大量的时间与精力。随着fpga设计电路复杂度与规模呈几何倍数增长，目前模拟退火算法的布局结果难以满足复杂电路的设计本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于差分粒子群优化算法的FPGA布局方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于差分粒子群优化算法的FPGA布局方法，其特征在于，所述S1包括：

3.根据权利要求1所述的基于差分粒子群优化算法的FPGA布局方法，其特征在于，所述造价函数表示为：

4.根据权利要求1所述的基于差分粒子群优化算法的FPGA布局方法，其特征在于，所述S3包括：

5.根据权利要求1所述的基于差分粒子群优化算法的FPGA布局方法，其特征在于，所述S4包括：

6.根据权利要求1所述的基于差分粒子群优化算法的FPGA布局方法，其特征在于，所述...

【技术特征摘要】

1.一种基于差分粒子群优化算法的fpga布局方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于差分粒子群优化算法的fpga布局方法，其特征在于，所述s1包括：

3.根据权利要求1所述的基于差分粒子群优化算法的fpga布局方法，其特征在于，所述造价函数表示为：

4.根据权利要求1所述的基于差分粒子群优化算法的fpga布局方法，其特征在于，所述s3包括：

5.根据权利要求1所述的基于差分粒子群优化算法的fpga布局方法，其特征在于，所述s4包括：

6.根据权利要求1所述的基于差分粒子群优化算法的fpga布局方法，其特征在于，所述s5包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：库帅超，贾弘翊，韦嶔，张红荣，
申请(专利权)人：济南智多晶微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：