[发明专利]一种基于改进粒子群VLSI固定边框布图规划方法

说明书

本发明涉及一种基于改进粒子群的VLSI固定边框布图规划方法,将固定边框布图规划问题转化为粒子群最优化求解，并运用改进的讨论机制混沌粒子群算法得到达到最低空白面积要求的最优值，根据得到的最优值对整个模块进行最优布图规划。本发明不仅具有成功率高、寻优快等特点，而且这种基于改进的粒子群优化算法的布图方法能够快速得到固定边框布图规划的有效解。

技术领域

本发明涉及超大规模集成电路固定边框布图技术领域，具体是基于改进粒子群的VLSI固定边框布图规划方法。

背景技术

集成电路产业沿着摩尔定律不断发展，芯片集成度急剧增加，导致芯片设计复杂性大大增加，多层级设计是解决该问题的重要手段。在多层级布图设计流程中，每一层级布图设计确定本层级处理的模块的形状和面积，作为下一层级设计的对象，进行更细的布图规划，因此从第二层级之后的布图设计都是处理固定边框模块的布图规划设计。传统规划方法采用的自由边框布图方法得到的轮廓不确定，因此不一定能符合上一层设计确定的模块边框，不能适用现代的多层级设计方法。

国内外研究人员对固定边框布图规划问题进行了专门的研究， Adya和Markov首先提出基于模拟退火算法的固定边框布图算法，定义了新的目标函数与相关操作。Liu等人提出了一个轮廓放大的FOFP 方法，并用于固定边框布图。Pengli Ji等人针对具有软模块问题的固定边框布图规划，提出了一种基于迭代合并打包的分层划分算法 (IMP)。与被称为零死空间(ZDS)的流行打包算法相比，IMP可以处理更多难题，矩形上的纵横比边界更紧密，矩形之间的间隙更大。 Behnam Khodabandeloo等人提出了一个试图降低芯片峰值温度的两阶段固定边框布图规划框架。在GSRC和MCNC基准测试中与 HotFloorplan和UFO对比，所提出的框架大大降低了芯片的峰值温度，并减少了运行时间。De-xuan ZOU等人提出一种基于改进的模拟退火算法(MSA)和超区域模型的方法来处理具有固定边框约束的现代平面布置图。并在六组基准电路上测试，与几种现有方法相比，所提出的方法在芯片面积，线长和固定边框约束相关的期望目标函数值方面更为有效。Qi Xu等人提出了一种快速热分析方法，并用于3D 固定边框布图规划。与热剖面法的叠加相比，所提出的热分析方法可以将平均峰值温度降低6.7％，并且运行时间较短，并证明了热分析方法的有效性和有效性。Jai-Ming Lin等人提出了一种TSV感知的固定边框布图规划方法，它可以在固定轮廓约束条件下同时考虑线长和布线性。实验结果表明，所提出的方法可以显着减少3D集成电路中的布线拥塞并且稍微增加线长。杜世民等人为了减少芯片的线长和空白面积，提升芯片布图的速度，提出了一种考虑固定边框约束的改进多电压布图方法。

综上，传统的布图方法具有寻优较低，成功率不高等缺点，而且固定边框布图规划具有组合优化问题的特性，为了得到更好的芯片布图方案，研究的主要思路是考虑芯片面积和线长，结合模块的形状，芯片的热效应等其他约束条件下来达到最佳布图方案。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于改进粒子群的VLSI 固定边框布图规划方法，用于快速得到固定边框布图规划的有效解。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于改进粒子群的VLSI固定边框布图规划方法，其特征在于：

步骤S1:将固定边框布图规划问题转化为粒子群最优化求解；

步骤S2:将芯片的模块表示为相应的粒子的字符，并采用字符串序列的结构表示模块之间的拓扑关系；

步骤S3:运用改进粒子群算法得到达到最低空白面积要求的最优值；

步骤S4：根据得到的最优值对整个模块进行最优布图规划。

进一步的，所述步骤S1具体为：

将固定边框布图规划的目标函数定义为

f(F)＝A (1)