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基于李群机器学习算法的智能布线

作　者: 费艳
导　师: 李凡长
学　校: 苏州大学
专　业: 计算机技术
关键词: 印刷电路板布局自动布线李群机器学习学习子空间
分类号: TN710
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 26次
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内容摘要

矩阵布线是微电子电路系统的关键技术之一,也是一个复杂而庞大的工程。从第一个基于有网格的Lee算法,到D.W.Hightower提出的逃避法概念布线,期间印刷电路板布线算法得到空前的发展。随着电子元器件结构的变化的复杂性问题,现有的自动布线算法越来越不能满足人们的要求,本文选择李群机器学习来做一种尝试性的研究,将布线问题转化为在点集合中求布线点间的最短路径的问题,从而得到最优布线路径。经过之前一系列的努力,取得的成绩包括如下。在分析已有自动布线算法的基础上,给出基于李群机器学习算法的智能布线技术。其主要内容有:1.将李群机器学习模型、子空间轨道生成广度优先算法及深度优先算法,作为支持本文算法的理论基础。2.结合图论知识和人工智能解决问题的思路,将布线问题转化为一种偏序关系,描述为一种格结构,从而得到速度快、具有高布通率的智能布线算法。这部分是本文的重点。3.分析数据,通过具体实例给出了解决的详细方案,给出算例,并总结出算法的特点。本文提出的自动布线算法,在实验测试运行中被证明了能够满足一定的实际应用的要求,达到了预期目标。当然,本文算法在应用中还存在部分限制,还有许多方面需要进一步展开研究。

全文目录

中文摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-30
  1.1 课题背景  8
  1.2 电子设计技术的发展状况  8-12
    1.2.1 CAD、CAE 和 ESDA 的概念和特点  8-9
    1.2.2 PCB 布局布线概况  9-12
    1.2.3 李群机器学习的发展状况  12
  1.3 自动布线的作用  12-15
  1.4 设计系统中自动布线的基本概念和分类  15-17
    1.4.1 基本概念介绍及布线设计目标  15
    1.4.2 目前面临的问题和分类  15-17
  1.5 自动布线算法的概况及分析  17-27
    1.5.1 迷宫算法及其衍生算法  17-23
    1.5.2 线探索算法及其改进算法  23-27
  1.6 其它算法简介  27
  1.7 研究内容和意义  27-29
    1.7.1 研究内容  27-28
    1.7.2 研究意义  28-29
  1.8 本章小结  29-30
第二章李群机器学习及相关知识点  30-41
  2.1 图论、四维二叉树及动态规划算法概述  30-32
  2.2 李群机器学习子空间轨道生成算法  32-40
    2.2.1 LML 中 Dynkin 图、偏序集及格的基本概念  33-36
    2.2.2 LML 子空间轨道生成广度优先及深度优先学习算法  36-39
    2.2.3 LML 子空间轨道带有启发信息的生成学习算法  39-40
  2.3 本章小结  40-41
第三章基于LML 算法的智能布线  41-57
  3.1 LML 的智能布线算法概述  41-42
  3.2 设计目标  42-43
    3.2.1 设计的一般要求  42
    3.2.2 综合考虑的设计目标  42-43
    3.2.3 LML 智能布线算法的设计目标  43
  3.3 布通率影响因素及解决方法  43-50
    3.3.1 PCB 布线顺序的影响及常用处理方法  43-44
    3.3.2 基于LML 学习子空间的干扰图排序方法  44-50
  3.4 基本线型及规定  50-52
  3.5 最短路径搜索及举例  52-55
  3.6 本章小结  55-57
第四章实例分析  57-69
  4.1 LML 智能布线算法的数据结构  57-61
  4.2 综合性能测试与分析以及与已有迷宫算法的比较  61-64
  4.3 相关问题分析  64-67
    4.3.1 算法实现中的问题  64-66
    4.3.2 进一步改进的方法  66-67
  4.4 本章小结  67-69
第五章结束语  69-71
  5.1 总结  69
  5.2 展望  69-71
参考文献  71-75
攻读学位期间公开发表的论文  75-76
致谢  76-77

基于李群机器学习算法的智能布线

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