3D IC floorplanning: 蚁群算法与模拟退火结合的应用

"这篇研究论文探讨了如何利用蚁群算法（Ant System Algorithm, AS）与模拟退火（Simulated Annealing, SA）相结合的方法来解决3D和2D固定轮廓平面规划问题。3D集成电路（3DICs）是为了解决纳米尺度时代的互连问题并推动异质集成的一种解决方案。该论文提出了一种两阶段方法，首次运用蚁群算法对3D IC的平面布局进行初步优化，然后通过模拟退火进一步改善和调整布局，以应对固定轮廓的限制条件。" 在第一阶段，蚁群算法被用来探索可能的布局方案。蚁群算法是一种基于生物群体行为的优化算法，它通过模拟蚂蚁寻找食物路径的过程，以概率方式搜索全局最优解。在这个阶段，每只“蚂蚁”代表一个潜在的布局配置，通过在布局空间中移动和更新，寻找最优的组件排列方式。蚂蚁在移动过程中会留下一种称为信息素的虚拟轨迹，信息素的浓度会影响后续蚂蚁的选择，从而引导整个系统向更好的解决方案收敛。 第二阶段引入了模拟退火，这是一种全局优化技术，源自固体物理中的退火过程。模拟退火允许在搜索过程中接受次优解，以避免陷入局部最优。在平面规划中，如果仅使用蚁群算法，可能会因早熟收敛而错过更优的布局。因此，模拟退火在蚁群算法初步得到的解决方案基础上进行迭代，通过调整温度参数和接受率，逐步改进布局，以期望找到更接近全局最优的解决方案。 3D IC平面规划的关键挑战在于在有限的空间内合理安排各个组件，同时满足电气性能、散热和固定轮廓的要求。蚁群算法与模拟退火的结合，能够有效地处理这个问题，通过两者的协同作用，能够在复杂的问题空间中找到高效的布局策略。 关键词：蚁群算法、3D集成电路、平面规划、固定轮廓。该论文的发表日期为2015年，并在2016年发表于《应用软计算》期刊，展示了在集成电路设计领域中，生物启发式算法如蚁群算法和模拟退火在优化问题上的应用潜力。