B*-树表示的禁忌搜索法在VLSI布图优化中的应用

"基于B*-tree的禁忌搜索用于VLSI布图规划，通过结合B*-tree数据结构和禁忌搜索算法，提升VLSI电路物理设计中的面积利用率。该方法嵌入了模拟退火策略，实验结果显示能有效缩短优化时间并提高布图效率。" 在VLSI（超大规模集成电路）设计领域，布图规划是一项至关重要的任务。布图规划的目标是在给定一组矩形形状的模块集合下，寻找最佳的非重叠布局方式，使得这些模块能在最小的矩形区域内放置，从而最大化面积利用率。由于可能的布局组合是无限的，因此寻找最优解是一个极具挑战性的问题。 本文提出的解决方案是利用B*-tree数据结构来改进VLSI布图规划的方法。B*-tree是一种高效的空间分割数据结构，常用于地理信息系统和数据库管理中，能够有效地处理大型数据集。在这里，B*-tree被用来组织和优化模块的布局，帮助减少空间浪费和提高布局的紧凑性。 禁忌搜索（Tabu Search）是一种全局优化算法，它可以避免陷入局部最优解，从而在搜索过程中探索更广泛的解决方案空间。在VLSI布图规划中，禁忌搜索被用来指导模块的移动和布局调整，防止重复的或无益的移动操作，以期找到更好的布图方案。 为了进一步增强算法的性能，作者还引入了模拟退火（Simulated Annealing）策略。模拟退火是一种启发式优化算法，它模拟了物质冷却过程中固态形成的随机过程，允许一定的概率接受较劣的解决方案，以便跳出当前的局部最优，向全局最优迈进。将模拟退火集成到禁忌搜索中，可以更好地平衡探索与开发，提高优化效率。 实验结果表明，结合B*-tree和禁忌搜索的这种方法能够在较短的时间内显著提高VLSI布图的面积利用率，对于应对VLSI设计复杂度的增加和提升设计效率具有实际意义。随着集成电路技术的发展，VLSI设计的层次化和IP模块的复用变得越来越普遍，高效的布图规划方法如本文所述，对于解决日益复杂的VLSI设计问题至关重要。