Адаптивная параметризация метаэвристического алгоритма при размещении компонентов СБИС

В работе рассматривается задача параметризации метаэвристического алгоритма размещения компонентов сверхбольших интегральных схем (СБИС) в условиях усложняющихся топологий и ограничений современных технологических норм. Актуальность исследования обусловлена ростом размерности проектируемых схем, увеличением плотности межсоединений и усложнением структуры пространства проектных решений, что ограничивает эффективность применяемых алгоритмов со статическими параметрами. Постановка задачи включает формирование комплекса проектных метрик, таких как длина соединений, плотность, площадь размещения, индекс пересечений и другие. Фиксированная параметризация метаэвристических алгоритмов не в полной мере учитывает динамику пространства поиска, что ограничивает качество принимаемых проектных решений. На основе анализа комплекса проектных метрик предложена динамическая модель, отражающая текущее состояние поискового процесса, включая уровень структурного разнообразия популяции и признаки стагнации. С учетом предложенной модели разработана структура адаптивного метаэвристического алгоритма с замкнутым контуром параметрического управления, где выполняется корректировка параметров для согласования интенсивности глобального и локального поиска. Научная новизна заключается в оригинальной конфигурации набора метрик (скорость улучшения целевой функции δt, разнообразие популяции Dt, локальная неоднородность ландшафта поиска Ht, индикатор стагнации St) и способе их интеграции в контур параметрического управления. В отличие от ресурсоёмких нейросетевых архитектур, требующих значительных вычислительных затрат и обучающих выборок, предложенная аналитическая модель обеспечивает интерпретируемость процесса адаптации и высокую вычислительную эффективность. Для подтверждения эффективности подхода построена программная подсистема, реализующая процесс моделирования и вычислительного эксперимента. Результаты экспериментов на тестовых топологиях различной размерности и плотности связей показали, что по сравнению с алгоритмами с фиксированной многоэтапной настройкой применение разработанного алгоритма позволило повысить интегральный показатель качества размещения на 8-15 % для структур с низкой плотностью связей и на 12-25 % для структур с высокой плотностью связей, уменьшить дисперсию результатов при множественных итерациях в 1,3-2,2 раза, сократить число циклов стагнации и снизить чувствительность к начальному состоянию популяции. Полученные результаты подтверждают повышение качества и эффективности проектных решений, устойчивость разработанного алгоритма размещения и свидетельствуют о практической применимости предложенного подхода. Статья будет полезна специалистам, занимающимся автоматизацией проектирования и интеллектуальным анализом при разработке.