Algoritmi Di Partizionamento Evolutivo a Livello Circuito
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Questa tesi presenta nuovi algoritmi di partizionamento evolutivo a livello di circuito per ottimizzare l'automazione della progettazione fisica VLSI. Affronta le limitazioni dei metodi di partizionamento tradizionali introducendo tecniche avanzate come l'algoritmo genetico modificato (MGA), l'ottimizzazione dello sciame di particelle modificato (MPSO) e un nuovo approccio di Graph Cellular Automata (GCA). Questi algoritmi mirano a minimizzare le dimensioni del taglio, ridurre i ritardi di interconnessione e migliorare le prestazioni complessive del circuito. La convalida sperimentale con circuiti di riferimento ISCAS'85 conferma l'efficienza e la superiorità dei metodi proposti in termini di qualità della partizione e di tempo di calcolo.
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Questa tesi presenta nuovi algoritmi di partizionamento evolutivo a livello di circuito per ottimizzare l'automazione della progettazione fisica VLSI. Affronta le limitazioni dei metodi di partizionamento tradizionali introducendo tecniche avanzate come l'algoritmo genetico modificato (MGA), l'ottimizzazione dello sciame di particelle modificato (MPSO) e un nuovo approccio di Graph Cellular Automata (GCA). Questi algoritmi mirano a minimizzare le dimensioni del taglio, ridurre i ritardi di interconnessione e migliorare le prestazioni complessive del circuito. La convalida sperimentale con circuiti di riferimento ISCAS'85 conferma l'efficienza e la superiorità dei metodi proposti in termini di qualità della partizione e di tempo di calcolo.
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