Algoritmos de Particionamento Evolutivo Ao Nível Circuito
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Esta tese apresenta novos algoritmos de particionamento evolutivo ao nível do circuito para otimizar a automatização do desenho físico VLSI. Aborda as limitações dos métodos de particionamento tradicionais, introduzindo técnicas melhoradas, como o Algoritmo Genético Modificado (MGA), a Otimização por Enxame de Partículas Modificada (MPSO) e uma nova abordagem de Autómatos Celulares Gráficos (GCA). Estes algoritmos têm como objetivo minimizar o tamanho do corte, reduzir os atrasos de interconexão e melhorar o desempenho geral do circuito. A validação experimental utilizando circuitos de referência ISCAS'85 confirma a eficiência e superioridade dos métodos propostos em termos de qualidade de partição e tempo computacional
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Esta tese apresenta novos algoritmos de particionamento evolutivo ao nível do circuito para otimizar a automatização do desenho físico VLSI. Aborda as limitações dos métodos de particionamento tradicionais, introduzindo técnicas melhoradas, como o Algoritmo Genético Modificado (MGA), a Otimização por Enxame de Partículas Modificada (MPSO) e uma nova abordagem de Autómatos Celulares Gráficos (GCA). Estes algoritmos têm como objetivo minimizar o tamanho do corte, reduzir os atrasos de interconexão e melhorar o desempenho geral do circuito. A validação experimental utilizando circuitos de referência ISCAS'85 confirma a eficiência e superioridade dos métodos propostos em termos de qualidade de partição e tempo computacional
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