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A hybrid multi-objective PSO algorithm with local search strategy for VLSI partitioning

Frontiers of Computer Science 2014年第2期8卷 203-216页

作者： wenzhong guo genggeng liu guolong chen shaojun peng College of Mathematics and Computer Science Fuzhou University Fuzhou 350116 China

Very large scale integration （VLSI） circuit par- titioning is an important problem in design automation of VLSI chips and multichip systems; it is an NP-hard combi- national optimization problem. In this paper, an effective hy- brid multi-objective partitioning algorithm, based on discrete particle swarm optimzation （DPSO） with local search strat- egy, called MDPSO-LS, is presented to solve the VLSI two- way partitioning with simultaneous cutsize and circuit delay minimization. Inspired by the physics of genetic algorithm, uniform crossover and random two-point exchange operators are designed to avoid the case of generating infeasible so- lutions. Furthermore, the phenotype sharing function of the objective space is applied to circuit partitioning to obtain a better approximation of a true Pareto front, and the theorem of Markov chains is used to prove global convergence. To improve the ability of local exploration, Fiduccia-Matteyses （FM） strategy is also applied to further improve the cutsize of each particle, and a local search strategy for improving circuit delay objective is also designed. Experiments on IS- CAS89 benchmark circuits show that the proposed algorithm is efficient.

关键词： VLSI physical design circuit partitioning par-ticle swarm optimization

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