Software Journal:
Theory and Applications

Подать статью

Вход Регистрация

Результаты для запроса: neighborhood of basic positions

  1. Solving the problem of placing the VLSI elements based on the integrating of swarm intelligence models into the affine search spaces

    Б.К. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, кафедра систем автоматизированного проектирования, Таганрог, Россия, технических наук;
    О.Б. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, кафедра систем автоматизированного проектирования, Таганрог, Россия, технических наук;
    Е.О. Лебедева Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, кафедра систем автоматизированного проектирования, Таганрог, Россия;
    А.А. Нагабедян Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, кафедра систем автоматизированного проектирования, Таганрог, Россия;

    Статья была опубликована в выпуске №4

    The paper presents the architecture of a multi-agent system based on natural calculations, which places extra-large integrated circuits’ components using the combined swarm intelligence models. The authors offer new structures of presenting a solution for the problem of placing extra-large integrated circuit elements as chromosomes. There is a modified particle swarm paradigm that differs from the canonical one by the possibility of using the positions with integral-valued parameter values in the affine space.

    A developed operator called directed mutation helps to move the swarm of particles in the observed solution area. The authors offer a modified structure of the bees algorithm. The key operation of the algorithm is the research on promising positions in the neighborhood of basic positions.

    The tests have proven that when integrating the behavior models of a bee swarm and a particle swarm, the results of the new hybrid algorithm appear to be 11-18 % better than each algorithm results separately.