6、集成电路测试矩形放置与网络设计问题的算法研究

集成电路测试矩形放置与网络设计问题的算法研究

1. 集成电路测试矩形放置问题

1.1 重试情况分析

在集成电路测试的矩形放置问题中,每次重试时求解器的表现呈现出两种极端情况。从相关直方图(图 2)可以看出,求解器要么几乎瞬间失败(原点处有较大峰值),要么成功放置所有或几乎所有的矩形。在所有设计中,很少有重试会花费大量时间(几分钟)却只放置了小部分或中等比例的矩形。

1.2 软重试策略

重试启发式方法存在一个主要缺点,即可能过早放弃一些良好的解决方案路径。为了避免回溯或回跳,在检测到冲突后,会对已放置的矩形进行分析。若发现小芯片(chiplet)几乎被填满(超过预定义的百分比),则在下次重试时保留其放置位置,这种方法称为软重试。为避免陷入局部邻域,经过几次软重置后会进行一次完全重置。

在所有设计上重新运行实验并启用软重试,当小芯片填充率超过 96% 时保留其放置位置,每第五次重试进行一次硬重置。对比启用软重试前后的结果(表 3 和表 2),可以得出软重试方法提高了已解决设计的百分比。对单次重试运行时间的细致检查发现,软重试平均耗时更少,且通常比初始重试结果更好。不过,在某些情况下(尤其是解决测试站点所需的重试次数非常少时),软重试会导致运行时间增加。这可能是由于样本量小以及在错误路径上进行 5 次重试的影响较大。也许调整软重试启发式的参数可以进一步改善运行时间。

问题 测试站点变量 约束条件 已解决 [%] 重试次数 解决
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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