基于GRASP的电路划分算法优化：提升划分质量和效率

本文主要探讨了一种基于贪心随机自适应搜索过程（Greedy Randomized Adaptive Search Procedure，简称GRASP）的电路划分改进算法，发表于2007年的浙江大学学报(工学版)。传统的电路划分算法往往通过迭代改进来提升划分质量，但可能存在效率和性能上的局限。为了克服这些问题，作者提出了创新性的算法设计。 GRASP算法的核心在于其结构，它由构造阶段和局部搜索阶段构成。构造阶段引入了启发式子集选择策略，这种策略利用智能方法来快速生成高质量的初始电路划分方案。同时，作者将其与高效的搜索技术Path-Relinking结合，这允许算法在局部最优解之间构建路径，实现了对局部最优解空间的深入探索，显著提高了搜索效率。 实验结果显示，相比于基础的GRASP算法，这个改进版本能够在合理的时间范围内显著提升解的质量，特别是在优化最小划分时，改进程度可高达33.3%，而在平均划分上也有高达27.4%的提升。这些数据证明了新算法在提升电路划分性能方面的有效性。 关键词集中在电路划分、贪心随机自适应搜索过程、启发式策略以及Path-Relinking技术，这些都是论文研究的重点，体现了作者对于如何利用这些技术优化电路划分问题的深入理解。通过这篇文章，读者可以了解到如何通过改进搜索策略和结合其他优化技术来提升电路划分的精确度和效率，这对于电子设计自动化（EDA）领域的工程师和技术人员具有重要的参考价值。这篇论文为电路设计中的复杂优化问题提供了一种新的解决方案，对于提高电路设计的效率和质量具有重要意义。