27、可构建QCA电路的分区与布局及大规模纳米系统验证

可构建QCA电路的分区与布局及大规模纳米系统验证

1. QCA电路分区与布局

在QCA电路的单元布局过程中,为了最小化总线长度和交叉,会随机选择图中的一个层级,然后交换该层级中两个随机选择的门 [g1, g2] 。以下是相关代码:

diff = diff + M[i][j];
i = i + 1;
sum = sum −M[R1][j] ∗(tmp + neg);
sum = sum + M[R2][j] ∗(tmp + pos);
pos = pos + M[i][j];
neg = neg + M[R2][j];
return(sum);

初始总线长度计算复杂度为$O(n)$,更新总线交叉数量的复杂度为$O(n^2)$,其中$n$是二分图中一层的节点数量。通过初始计算总线长度和交叉数量,并在每次移动后增量更新这些值,能显著提高计算速度,从而探索更多候选解决方案。

设置初始温度使大约50%的不良移动被接受,最终温度使少于5%的移动被接受。使用了三种不同的成本函数:
- 第一种仅基于净总线长度进行优化。
- 第二种评估总线交叉数量。
- 第三种考虑两者的加权组合,权重为分析解中总线长度和交叉数量的比率。

1.1 实验结果

算法用C++/STL实现,在奔腾III 746 MHz机器上用gcc v2.96编译。基准测试集包括ISCAS89的七个最大电路和ITC99套件的五个最大电路。

1.1.1 区域分区结果
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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