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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于门阵列的VLSI布局算法研究
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基于门阵列的VLSI布局算法研究
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS1288624,这篇论文共69
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