1. SCSIT
  2. All Volumes and Issues
  3. Volume 638, 2009
  4. Генетичні алгоритми для розв’язання задач розміщення

Генетичні алгоритми для розв’язання задач розміщення

SCSIT.
2009;
Volume 638
: pp. 271 - 276
Authors: 

Я.М. Грицишин, Д.В. Корпильов, Р.З. Кривий, Т.В. Свірідова, С.П. Ткаченко

Національний університет «Львівська політехніка», кафедра систем автоматизованого проектування

Описано головні аспекти використання генетичних алгоритмів для розроблення гібридних інтегральних схем, функціонування генетичних алгоритмів для автомати- зованого розташування об’єктів довільної форми на площині довільної форми. Запропоновано критерії для визначення послідовності вибору лекал та площин для розташування, а також критерії для вибору оптимального розміщення одного лекала. Розроблено генетичний алгоритм для оперування критеріями вибору і відбору необхідної популяції рішень.

In this paper main aspects of using of genetic algorithms in design of hybrid integrated circuits is discussed and described the functioning of genetic algorithm for the automated arranging the arbitrary shape objects on the arbitrary shape platforms. The set of criteria for determination the sequence of selecting templates and platforms for arranging and also a set of criteria for selecting the optimum arranging of single template are suggested. The genetic algorithm for the selecting criteria manipulation and choice of necessary decisions is developed.

  1. Емельянов В. В., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Теория и практика эволюционного мо- делирования. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. — 432 с. 
  2. E. Hadjiconstantinou and N. Christofides, «An exact algorithm for general, orthogonal, two-dimensional knapsack problems», European Journal of Operational Research 83 (1995) 39-56.
  3. K.K. Lai and J.W.M. Chan, «Developing a simulated annealing algorithm for the cutting stock problem», Computers & Industrial Engineering 32 (1997) 115-127.
  4. R.D. Tsai, E.M. Malstrom and H.D. Meeks, «A two-dimensional palletizing procedure for warehouse loading operations», IIE Transactions 20 (1988) 418–425.
  5. Курейчик В. М. Генетические алгоритмы. — Таганрог.: ТРТУ, 1998, 239 с. 
  6. А. С. Мухачева, А. В. Чиглинцев Генетический алгоритм поиска минимума в задачах двумерного гильотинного раскроя, Информационные технологии. — 2001. — № 3. — С. 27–31.
  7. Норенков И. П. Эвристики и их комбинации в генетических методах дискретной оптимизации // Информационные технологии. 1999. № 1. — С 2–7.
  8. Баодин Л., Теория и практика неопределенного программирования. –М.: БИНОМ, Лаборатория знаний 2005, -416 c.: ил. 
  9. Рутковская Д., Пилинський М., Рутковский Л., Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. — М.: Горячая линия-Телеком, 2006. — 452 с.
  10. Что такое генетические алгоритмы Тимофей Струнков, PC Week RE, 19/99.
  11. Y. Hrytsyshyn, R. Kryvyy, S. Tkatchenko, Genetic Programming For Solving Cutting Problem.//Proceedings of the IXth International Conference on «The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics» CADSM 2007, Polyana, Ukraine, 2007, pp. 280-282
  12. Dmitry Korpyljov, Tatyana Sviridova|, Sergey Tkachenko. Using of genetic algorithms in design of Hybrid Integrated Circuits.//Proceedings of the IXth International Conference on «The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics» CADSM 2007, Polyana, Ukraine, 2007, pp. 302