Slice+模拟退火算法

Slice+模拟退火算法

1. github：https://github.com/gupta409/Floorplanner.git

2. filename

   • inputFile: n30hard.blocks n30soft.blocks
   • outputFile: n30soft.out
   • data存着节点列表，每个节点代表一个块对象

3. 生成初始化表达式，无序map：0,1,v,2,h,3,v,最后以v或者h结尾

4. readConfigData：获得coolDownRate，startTemperature，freezingTemperature，movesCoolDown，movesPerStep，boltzmanConstant

5. 将表达式转为树，再计算cost

   • polish_stack:0,1
   • 0,1,v —》
     • 对0，1的options的length从大到小排列
     • 0_0,1_0的length最大的，搞成option
     • 接着哪个length大，调小他，进行遍历，获得所有的新options
   • insert：string, Node*，v_1_0
   • polish_stack:v_1_0,2
   • 依此循环，最后polish_stack有h_2_v_1_0
   • nodes现在有过程中产生的所有新节点
   • 获得最终生成的节点的所有options中area最小的那一个
   • cost=长*宽

6. move方法（movesPerStep：每一步多少move）

   • 将expression分成operator和operand，对连续的operand进行交换，这里的id指的是index，id1,id2,id2=id1+1,如果过界，就id2=id1-1,交换表达式中的id1和id2的位置
   • 改变两operand之间的operators，0 1 2 v h 3 --> 0 1 2 h v 3
   • validIndices:
     • 0 1 2 v 3, push 2，因为1和v不等，且stack>=3，交换2和v，stack>=3保证交换后，符合树的规则
     • 0 1 v 2 h, push v, 因为v和h不等，交换v和2

7. 是否接受move，<exp(-1*(deltaCost/Temperature))

8. Dynamic change in MovesPerStep

   1. delCost<0:movesPerStep = movesPerStep+ 10;
   2. delCost>0且接受，则movesPerStep = movesPerStep-10；

9. 降低温度，cooldown movestep，500 --》 500X0.99 --> 495X0.99无需管上面的±10，因为使用temp保存了临时。

10. 根据得到的root，得到最优option,并反向推到出所有块的位置

    • 找出所有符合条件的option，如当parent的cut-Type是垂直，则将左右子树的所有width<option.width的，分别储存起来
    • 再判断left_option.length和right_option.length加起来是否等于option.length
    • 就可以设置left_option为left的最优，依此类推

11. left的左下是parent的左下，right的右上是parent的右上

12. 变量名	描述1	描述2
    data	list	软块构造方法：tempId, area, minRatio, maxRatio，会有三种options
    nodes	unordered_map<string,Node*>	id，node