CC BY
42
Известия ТРТУ
Тематический выпуск
УДК 658.512.2
Т. В. Волченская
Оптимизационные алгоритмы решения задач на графах для машин
клеточной логики
В настоящее время все большую актуальность приобретает проблема повышения эффективности вычислений, В особенности это относится к алгоритмам, требующим большого числа операций в частности к оптимизационным алгоритмам решения задач на графах Одним из способов повышения эффективности вычислений является распараллеливание вычислительного процесса. Распространенным программно-алгоритмическим решением такого рода задач является последовательная обработка чисел с параллельной обработкой их разрядов. На практике обычно количество чисел намного больше их разрядности. Поэтому более эффективными оказываются алгоритмы последовательной обработки разрядов с параллельной обработкой чисел.
Непосредственное и детальное представление практических систем, например в задачах проектирования, приводит к графам большого размера, успешный анализ которых зависит в равной степени как от эффективных алгоритмов, так и от возможностей компьютерной техники. В связи с этим весьма перспективными для скоростной обработки больших массивов данных считаются машины клеточных автоматов. Доклад посвящен возможностям применения машин клеточных автоматов для реализации таких процедур, как сортировка числовых массивов, поиск максимального и минимального числа, сложение матриц, поиск заданного числа, т. е. таких процедур, которые являются базовыми во многих оптимизационных алгоритмах решения задач на графах и сетях.
Изменение состояния клеточной структуры производится путем задания правил изменения значения отдельной клетки по значениям ее ближайших соседей. Поэтому необходима разработка специализированных алгоритмов из массовых алгоритмов типа сдвига, логических операций и операций сравнения.
Логическая структура данных представляет собой трехмерный массив размерностью (М х N х 8). Каждый элемент массива(клетка) принимает состояние из множества {0,1}. Состояние каждой клетки вычисляется в соответствии с функцией локальных переходов, учитывающей количество соседей и количество комбинаций из 0 и 1 для каждого случая.
УДК 658.512.2
А.Г Петров Интерфейс в задачах трассировки
В настоящее время одной из важнейших задач трассировки СБИС является соединение быстрых канальных алгоритмов трассировки с волновой дотрассировкой задач, которые не были решены канальным трассировщиком. В связи с различным представлением рабочих объектов в канальном и волновом трассировщике необходимо построение интерфейса между ними, позволяющего эффективно работать волновому трассировщику с объектами, оперируемыми канальным алгоритмом и обеспечения автономной работы как волновой, так и канальной части трассировщика. Для реализации этих целей был спроектирован набор абстрактных классов для возможности развязать разработку волнового и канального модуля трассировщиков.
Материалы Всероссийской конференции “Интеллектуальные САПР-96”
Рассматривается задача трассировки СБИС в 4-х слоях с емкостью канала 200x2000 дискретов. Описаны классы согласования волнового и канального трассировщика.
Основная идея при построении таких классов заключается в следующем:
- создание классов дискретного рабочего поля и блока цепи, которые позволяют волновому трассировщику работать с физическими ячейками и прямоугольными фрагментами цепи, с которыми оперирует канальный трассировщик на логическом уровне в абстрактной рабочей сетке вне зависимости от их реальных физических параметров.
• создание класса обратной связи для возможности обращения к модулю волнового трассировщика из канального с передачей ему нерешенных задач.
Данные классы были спроектированы и реализованы на языке Gnu C++ на платформах IBM PC 486 (MS-DOS) и SparcStation (SunOS 4.1.3, Solaris 2.4). Объем оперативной памяти позволяет обрабатывать логическое рабочее поле топологии кристалла, содержащее по 400.000 дискретов в каждом из 4-х слоев. Время решения лежит в пределах 1 минуты.
УДК 681.31:621.38
С.И. Родзин
Применение генетического моделирования для проектирования сигнатурных
схем
Известен принцип сигнатурного анализа: в регистре сдвига с обратной связью на вход подается последовательность данных произвольной длины, которая устанавливает регистр в определенное состояние, называемое сигнатурой. При искажении входных данных с высокой вероятностью получается другая сигнатура. Путем сравнения фактической и эталонной сигнатуры можно сделать обоснованный вывод о корректности теста.
В настоящее время актуальной является проблема перехода от применения сигнатурного регистра (СР) как средства внешнего сигнатурного анализа к его использованию для встроенного самотестирования СБИС.
Пусть вектор состояния СР имеет вид А=(а1,а2,...,аг), где г-длина СР. Длина теста зависит от начального состояния СР А(0) и функции обратной связи Р(А). Задача состоит в проектировании СР таким образом, чтобы имелась возможность синтезировать за наименьшее число циклов множество Т тестовых векторов УО), которое включает заданный тестовый входной набор.
Процедура проектирования СР состоит из двух этапов:
1.Сортировка заданного тестового входного набора и определение наиболее короткой последовательности;
2.Расчет функции обратной связи Р(А).
Доказано, что минимизация длины сигнатурной последовательности является ЫР-полной проблемой, которая сводится к задаче поиска маршрута с минимальным весом в ориентированном графе с положительными целочисленными весами ребер. Векторы У(0 представляют вершины графа, а ребра отображают переходы состояний (их веса равны числу требующихся циклов переходов). Разработан генетический алгоритм решения задачи сортировки тестовой последовательности, позволяющий значительно сократить длину результирующей тестовой последовательности по сравнению с методами псевдослучайного синтеза теста. Генетический алгоритм действует по следующей схеме: выбор-> кроссинговер-> рекомбинация-» смешивание-» селекция. Алгоритм базируется на непрерывной мутации входной последовательности и последующем анализе видоизмененных тестовых векторов У(0.Моделирование показывает, что
