모듈 방향 결정 문제 해결을 위한 정규화된 평균장 어닐링 알고리즘 = Normalized Mean Field Annealing Algorithm for Module Orientation Problem
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2000
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Korean
KDC
569
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구)KCI등재(통합)
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학술저널
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988-995(8쪽)
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각 모듈들의 위치가 배치 알고리즘에 의해 결정된 후에도 모듈들을 종축 또는 횡축을 중심으로 뒤집거나 회전시킴으로써 회로의 효율성과 연결성을 향상시킬 수 있다. 고집적 회로설계의 한 단계인 모듈 방향 결정 문제는 모듈간에 연결된 선의 길이의 합이 최소가 되도록 각 모듈의 방향을 결정하는 문제이다. 최근에 평균장 어닐링 방법이 조합적 최적화 문제에 사용되어 좋은 결과를 보여 주고 있다. 평균장 어닐링은 신경회로망의 빠른 수렴 특성과 시뮬레이티드 어닐링의 우수한 해를 생성하는 특성이 결합된 방법이다.
본 논문에서는 정규화된 평균장 어닐링을 사용해서 모듈 방향 결정 문제를 해결하였고 실험을 통해 기존의 Hopfield 네트워크 방법과 시뮬레이티드 어닐링과 그 결과를 비교하였다. 시뮬레이티드 어닐링, 정규화된 평균장 어닐링과 Hopfield 네트워크의 총 길이 감소율은 각각 19.86%, 19.85%, 19.03%였으며, 정규화된 평균장 어닐링의 실행 시간은 Hopfield 네트워크보다는 1.1배, 시뮬레이티드 어닐링보다는 11.4배 정도 빨랐다.
After modules are placed according to some placement algorithm, both circuit performance and routability can be improved while keeping the module placement fixed. Module orientation problem, an important step in VLSI design, is to determine the flip status of each module so as to minimize the total wire length. Recently the mean field annealing is used to solve combinatorial optimization problems. Mean field annealing exhibits the rapid convergence of the neural network while preserving the good solution afforded by simulated annealing.
In this paper we applied the normalized mean field annealing algorithm to module orientation problem and compared the result with those of Hopfield network and simulated annealing experimentally. Simulated annealing, normalized mean field annealing and Hopfield network reduce the total wire length by 19.86%, 19.85%, and 19.03%, respectively. Mean field annealing runs 1.1 times and 11.4 times as fast as Hopfield network and simulated annealing, respectively.
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