ALGORITMOS DE PARTICIONAMIENTO EVOLUTIVO A NIVEL DE CIRCUITO
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Esta tesis presenta nuevos algoritmos de particionamiento evolutivo a nivel de circuito para optimizar la automatización del diseño físico VLSI. Aborda las limitaciones de los métodos de particionamiento tradicionales introduciendo técnicas mejoradas como el algoritmo genético modificado (MGA), la optimización de enjambre de partículas modificada (MPSO) y un nuevo enfoque de autómatas celulares gráficos (GCA). El objetivo de estos algoritmos es minimizar el tamaño del corte, reducir los retardos de interconexión y mejorar el rendimiento general del circuito. La validación experime...
Esta tesis presenta nuevos algoritmos de particionamiento evolutivo a nivel de circuito para optimizar la automatización del diseño físico VLSI. Aborda las limitaciones de los métodos de particionamiento tradicionales introduciendo técnicas mejoradas como el algoritmo genético modificado (MGA), la optimización de enjambre de partículas modificada (MPSO) y un nuevo enfoque de autómatas celulares gráficos (GCA). El objetivo de estos algoritmos es minimizar el tamaño del corte, reducir los retardos de interconexión y mejorar el rendimiento general del circuito. La validación experimental con circuitos de referencia ISCAS'85 confirma la eficacia y superioridad de los métodos propuestos en términos de calidad de las particiones y tiempo de cálculo.
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