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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明提供了一种基于反向搜索和遗传算法的电路划分方法，包括：对电路门级网表进行建模；从MIMO门级电路的输出端口进行反向搜索并记录每次搜索到的结果，根据反向搜索结果进行初始划分，将MIMO门级电路划分为数量与输出端口数量相同的MISO系统；基于遗传算法对MISO系统进行组合、合并、优化，将符合要求的初始划分的MISO系统进行并集运算，得到期望的划分块数m；将电路划分的m块输出为电路门级网表，并分别加载到仿真器；杜绝了并行仿真中各仿真器之间的通信，对门级电路的各个逻辑门电路赋予权重，基于权重判断划分结果的负载均衡，使得电路划分的结果更加合理，实现了通信量为零且负载均衡。

主权项：1.一种基于反向搜索和遗传算法的电路划分方法，其特征在于，包括：步骤1，对电路门级网表进行建模；步骤2，从MIMO门级电路的输出端口进行反向搜索并记录搜索结果，根据搜索结果进行初始划分，将MIMO门级电路划分为数量与输出端口数量相同的MISO系统；步骤3，基于遗传算法对MISO系统进行组合、合并、优化，将符合要求的初始划分的MISO系统进行并集运算，得到期望的划分块数m；所述步骤3包括：步骤31，输入目标划分块数m、种群个体数量N、变异概率p、比例因子β和进化总次数Gmax；步骤32，对所述MISO系统进行编码；步骤33，对种群进行初始化；步骤34，根据评价函数对当前种群中的个体进行评价并按照评价函数的评价值进行升序排序；评价函数包括各块权重的标准差ASDi，G和重复度MULi，G；所述各块权重的标准差ASDi，G为 所述重复度MULi，G为MULi，G＝costi，G-costinitial所述评价函数fi，G为fi，G＝β·ASDi，G+1-β·MULi，G其中，costi，G为每个染色体的权重，costYk，k＝1,2,…，m，为一个染色体上编号相同的基因构成集成的权重，costinitial为电路划分前整体电路的总权重，β为比例因子；步骤35，根据排序选择种群中的前N个个体，舍弃其余个体；步骤36，判断当前种群中个体的进化次数G是否达到最大值Gmax，若否，则通过交叉产生新个体，根据变异概率p发生变异，为种群添加新的个体后重复步骤34，直至当前种群中个体的进化次数G达到最大值Gmax进行步骤37，反之，则直接进行步骤37；步骤37，将种群中的最优个体输出，即输出最优电路划分方案；步骤4，将电路划分的m块输出为电路门级网表，并分别加载到仿真器。

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百度查询： 中南大学 一种基于反向搜索和遗传算法的电路划分方法