超大规模集成电路物理设计中多目标优化问题的粒子群优化算法研究

粒子群优化算法是一类新兴的基于群智能优化算法，我们已对其做了比较深入的研究，提出了算法参数的有效调整策略和一些新型的粒子群优化算法，并构造了求解旅行售货员、多目标最小生成树、多工作流分配以及数据流分配等多目标优化问题的粒子群优化算法。本项目将针对超大规模集成电路物理设计中电路划分、布图/布局和布线优化问题，分析电路划分、布图/布局和布线问题的图论性质，给出问题解的构造方法，构造一个多目标粒子群优化算法框架，继而从适应度函数的构造、算法参数模型调整策略和性能提高策略三个方面来研究求解电路划分、布图/布局和布线问题的有效多目标粒子群优化算法，分析算法的收敛性并检验这些算法的有效性和可行性。本项目的研究成果将为粒子群优化算法的进一步应用打下基础，并提高我国关于超大规模集成电路设计基础理论研究水平。