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基于门阵列的VLSI布局算法研究 |
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论文目录 |
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第一章 绪论 | 第1-20页 | ·集成电路 CAD技术的发展 | 第13-14页 | ·VLSI设计流程 | 第14-15页 | ·布图设计过程 | 第15-16页 | ·布图模式 | 第16-18页 | ·全定制设计模式 | 第16页 | ·标准单元设计模式 | 第16-17页 | ·门阵列设计模式 | 第17页 | ·门海设计模式 | 第17页 | ·现场可编程门阵列 | 第17-18页 | ·不同设计方法的比较 | 第18页 | ·布局问题的复杂性分析 | 第18-19页 | ·布局问题的研究现状 | 第19页 | ·论文结构 | 第19-20页 | 第二章 布局中的基本问题 | 第20-32页 | ·布局问题定义 | 第20-21页 | ·布局中的线长估计 | 第21-24页 | ·最小斯坦纳树 | 第21-22页 | ·最小生成树 | 第22页 | ·最小链 | 第22页 | ·源到漏端的最小连接 | 第22页 | ·完全图 | 第22页 | ·半周长 | 第22页 | ·边界框 | 第22-23页 | ·二次线长 | 第23页 | ·单树干斯坦纳树 | 第23-24页 | ·小结 | 第24页 | ·布局的目标函数 | 第24-26页 | ·基于连线总长的目标 | 第24页 | ·基于割线的目标 | 第24-25页 | ·基于最大密度的目标函数 | 第25页 | ·复合目标函数 | 第25-26页 | ·总结 | 第26页 | ·初始布局 | 第26-29页 | ·单元的安置 | 第26-27页 | ·单元的选择 | 第27-29页 | ·小结 | 第29页 | ·迭代改善布局 | 第29-32页 | ·改善布局的目标函数 | 第29-30页 | ·基于对交换的迭代改善布局 | 第30-31页 | ·基于数学规划方法的迭代改善布局 | 第31页 | ·小结 | 第31-32页 | 第三章 VLSI布局中的常用算法 | 第32-51页 | ·成对交换和最小割算法 | 第32-33页 | ·数学规划算法 | 第33-36页 | ·问题定义 | 第33-34页 | ·问题求解 | 第34-36页 | ·模拟退火算法 | 第36-37页 | ·遗传算法 | 第37-42页 | ·基本遗传算法的构成要素 | 第38页 | ·基本遗传算法的算法描述 | 第38-39页 | ·遗传算法在VLSI布局中的应用 | 第39-40页 | ·各种算子的具体操作 | 第40-42页 | ·人工神经网络算法 | 第42-45页 | ·Hopfield神经网络模型 | 第42-44页 | ·用神经网络方法求解布局问题 | 第44-45页 | ·禁忌搜索算法 | 第45-47页 | ·禁忌搜索算法简介 | 第45-47页 | ·蚁群算法 | 第47-49页 | ·蚁群算法原理 | 第47-48页 | ·蚁群算法的三个规则 | 第48-49页 | ·小结 | 第49-51页 | 第四章 具体实例分析 | 第51-65页 | ·布局实例设计 | 第51-52页 | ·模拟退火算法运用于具体实例 | 第52-57页 | ·I M_percell对布局的影响 | 第53页 | ·循环次数N对布局的影响 | 第53-54页 | ·初始温度变化对布局的影响 | 第54页 | ·恒定的退火调度a(T)对布局结果的影响 | 第54-55页 | ·变化的退火调度 | 第55-56页 | ·参数的确定 | 第56-57页 | ·遗传算法用于布局实例 | 第57-59页 | ·遗传算法与模拟退火的混合算法(GASA) | 第59-60页 | ·新的算法:核心生长-力矢量法 | 第60-63页 | ·算法原理 | 第60-61页 | ·算法具体操作过程 | 第61-62页 | ·实验结果 | 第62-63页 | ·小结 | 第63-65页 | 第五章 结束语 | 第65-66页 | 参考文献 | 第66-69页 | 硕士在读期间发表论文 | 第69页 |
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