【摘 要】
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集成电路在现代生活中随处可见,它从设计到生产制造的每一个环节都涉及多种学科和技术。随着集成电路集成度不断提高、特征尺寸不断缩小并接近物理极限,互连线带来的延时和功耗成为影响电路性能的瓶颈。在此背景下,本文通过改进的蚁群算法解决布线问题,主要内容如下:（1）本文通过旅行商问题（Traveling Salesman Problems,TSP）,介绍了蚁群算法的原理和数学模型。最大最小蚁群系统（Max-
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集成电路在现代生活中随处可见,它从设计到生产制造的每一个环节都涉及多种学科和技术。随着集成电路集成度不断提高、特征尺寸不断缩小并接近物理极限,互连线带来的延时和功耗成为影响电路性能的瓶颈。在此背景下,本文通过改进的蚁群算法解决布线问题,主要内容如下:（1）本文通过旅行商问题（Traveling Salesman Problems,TSP）,介绍了蚁群算法的原理和数学模型。最大最小蚁群系统（Max-Min Ant System,MMAS）和改进的概率选择公式,避免蚁群算法在局部的停滞,提升搜索速度。使用无网格的集成电路布线模型,相较于有网格模型,无网格模型的访问点阵规模更小,需要的存储空间更少,搜索速度更快。（2）对于蚁群算法搜索到的路径之间容易相互干扰、强化新路径速度慢这两个问题,引入了河流形成动力（River Formation Dynamics,RFD）算法。RFD算法根据两点间的梯度决定选择概率,初始点和目标点的高度差相同,所以距离越短的路径梯度就越大,该路径也更有可能被选择。（3）双端布线是最简单的布线形式,还有以双端布线为基础的多端布线和多组布线。多端布线不是多个双端布线的简单组合,它可以转化为最小矩形斯坦树问题（Minimum Rectangular Steiner Tree,MRST）。而多组布线问题要考虑每个线网优先级,在布线过程中可以动态调整线网优先级实现所有线网布通。通过将蚁群算法、RFD算法和混合算法分别应用到双端布线、多端布线和多组布线问题中,实验结果证明了混合算法的寻优能力更强。（4）在多层布线中,层与层之间通过通孔连接,需要尽可能减少通孔的使用。本文使用的多层布线算法首先允许单层交叉走线,存在交叉就会产生通孔。通过将交叉的边分配到最少的层数中达到减少通孔的目的。
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