approachonnetroutingforvlsiphysicaldesignbasedon

资 源 简 介

approachonnetroutingforvlsiphysicaldesignbasedon

详 情 说 明

在超大规模集成电路（VLSI）物理设计中，网络路由优化是一个关键挑战。传统方法通常面临收敛速度慢或陷入局部最优的问题。本文提出了一种结合蚁群算法和禁忌搜索的混合算法，通过智能协同两种方法的优势，显著提升了路由设计效率。

算法创新点在于针对多终端、多层次及无网格布线等复杂场景，动态调整参数匹配策略。蚁群算法的全局搜索能力与禁忌搜索的局部优化特性形成互补：前者通过信息素机制探索路径，后者利用禁忌表避免重复搜索。实验数据表明，混合方案使效率提升约16.7%，同时有效规避了初期收敛慢和局部最优陷阱。

该方法的另一突破是适配非均匀网格结构，通过量化分析确定了关键参数（如信息素衰减率、禁忌长度）的最佳取值。与单一算法相比，混合策略在保持解质量的前提下，将收敛速度提高了30%以上，为高密度集成电路布线提供了可扩展的解决方案。未来可进一步探索与其他元启发式算法的融合，以应对更复杂的多目标优化场景。