ldpack工作日记-2016/5/6

针对等价单元无法推开的问题,采用随机扰动方法降低最大密度,并调整IOB的坐标来优化布局。对于IBUF、OBUF和IOBUF分别设置特定坐标,避免电路绕圈现象。

    关于等价单元无法推开的问题,在前五次迭代中,每次迭代找出坐标重叠最多的单元,对这些单元的坐标加上一个随机的扰动,公式如下:

x += 0.02 * (rand() % 100)

    即会出现[0,2)之间的坐标变化,加上随机扰动后,大部分case能把最大密度降低到2以下,仍然有case的最大密度保持在2以上,还需要继续debug,和似飞讨论一下这个问题。

    在LUT层的global placement中,IOB的坐标都固定在(0,0),对此做出如下修改:

    如果是IBUF,坐标设为(0,31),OBUF设为(31,31),IOBUF设为(15,23)。

    这样设置的原因是,信号是从IBUF传递到OBUF,把IBUF和OBUF固定在芯片的两端,借此把之间的单元拉伸开,而不会出现电路绕一圈回去的情况。这样设置仍然比较粗糙,没有把IOB完全放在不同的位置上,之后可以尝试通过读取ucf中的IOB的位置进行设置,对比两种方法的布局结果。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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