Биоинспирированные методы и средства автоматизированного размещения фрагментов СБИС тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.12, кандидат наук Курейчик Владимир Владимирович

• Курейчик Владимир Владимирович
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Курейчик Владимир Владимирович

Введение_3

1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ И ПЕРСПЕКТИВ МЕТОДОВ РАЗМЕЩЕНИЯ_14

1.1. Анализ процессов проектирования СБИС _14

1.2. Постановка задачи размещения фрагментов СБИС_20

1.3. Классификация и анализ методов размещения фрагментов СБИС_24

1.4. Краткие выводы_29

2. ПОСТРОЕНИЕ МНОГОУРОВНЕВЫХ АРХИТЕКТУР ПОИСКА_31

2.1. Графовые и гиперграфовые модели СБИС_31

2.2. Стратегии автоматизированного размещения_44

2.3. Построение трехуровневой архитектуры гибридного поиска_48

2.4. Многоуровневые архитектуры поиска_51

2.5. Краткие выводы_59

3. РАЗРАБОТКА БИОИНСПИРИРОВАННЫХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПОИСКА

3.1. Разработка методов и средств эволюционного моделирования_60

3.2. Общие положения теории биоинспирированного поиска_67

3.3. Разработка метода муравьинной оптимизации_70

3.4. Разработка метода пчелиной оптимизации_75

3.5. Разработка метода светлячковой оптимизации_79

3.6. Разработка метода обезьяньей оптимизации _85

3.7. Разработка трехуровневого гибридного алгоритма размещения_91

3.8. Краткие выводы_98

4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ И ПРОВЕДЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА_100

4.1. Цель и основные задачи построения программных средств_100

4.2.Описание интерфейса программной подсистемы_103

4.3. Вычислительный эксперимент_111

4.5. Краткие выводы_122

Заключение_124

Список литературы_126

Приложение №1_141

Приложение №2_151

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Биоинспирированные методы и средства автоматизированного размещения фрагментов СБИС»

Введение

На современном этапе развития человечества направление «Информатика и вычислительная техника» является основным двигателем научно-технического прогресса. Информатика и вычислительная техника в настоящее время стали понятиями, определяющими развитие общества, иоказывают плодотворное влияние на понимание многочисленных процессов, которые целиком связаны со всей существующей информацией. Информатика представляет собой комплексную научно-техническую дисциплину, которая отвечает за создание новых информационных технологий, и помогает решать всевозможные проблемы в разнообразных сферах науки и техники [1].

Одними из основных составляющих разделов информатики как прикладной науки являются системы автоматизированного проектирования, которые снижают трудоемкость этапов конструкторского и технологического проектирования, способствуют уменьшению временных затрат повышению качества проектных работ, содействуют уменьшению себестоимости проектов, способствуют повышению производительности труда разработчиков. Системы автоматизированного проектирования позволяют решать полный комплекс задач от формулировки исходного задания до выдачи полной документации для изготовления спроектированного объекта, за счет комплексного использования актуальных технических средств, математического и программного обеспечения. Развитие технических средств вычислительной техники, переход на новые нормы проектирования приводит к развитию САПР электронно-вычислительной аппаратуры [2-8].

На современном этапе к элементной базе вычислительной аппаратуры относятся сверхбольшие и сверхскоростные интегральные схемы (СБИС и

о

ССБИС), содержащие более 10 базовых элементов.

В настоящее время развитие технологий изготовления СБИС приводит к необходимости создания новых эффективных средств САПР, которые

позволят проектировать интегральные схемы с большой степенью интеграции [5,9-12]. Проектирование СБИС в современном цикле занимает значительный промежуток времени, поскольку является достаточно сложным и трудоемким процессом. В связи с этим количественный рост уровня сложности проектируемой СБИС требует модернизации структуры, как самих известных систем автоматизации проектирования, так и основных модулей, входящих в нее. Основу этих модулей составляют модели, методы и алгоритмы, используемые в математическом и программном обеспечении САПР. Одним из подходов к модернизации является многоуровневая оптимизация, использующая гибридные и комбинированные стратегии поиска, базирующиеся на биоинспирированных методах [13-26].

Биоинспирированные методы, основанные на моделировании процессов, происходящих в живой природе, сегодня являются эффективной оптимизационной методологией. Данную методологию успешно применяют для решения различных оптимизационных задач. Все биоинспирированные методы в той или иной мере используют основной принцип естественного отбора «выживают сильнейшие» [26-32].

Неоценимый вклад в развитие современных САПР и методов биоинспирированной оптимизации внесли такие Российские и зарубежные исследователи как: Л.С.Берштейн, Г.Г. Казеннов, В.П. Корячко, В.М. Курейчик, И.П. Норенков, Л.А. Растригин, Г.Г. Рябов, П.И. Соснин, А.Л. Стемпковский, Д. Гольдберг, Д. Холланд, Н. Шервани и многие другие.

В настоящее время процесс проектирования представляет следующая общепринятая последовательность этапов проектирования: 1) системная спецификация; 2) функциональное проектирование; 3) алгоритмическое проектирование; 4) конструкторское проектирование; 5) технологическое проектирование; 6) сборка; 7) верификация [2-5].

Одним из важнейших этапов проектирования в САПР считается конструкторское проектирование. На этом этапе осуществляется переход от

схемного представления каждой компоненты в геометрический образ (соединения между компонентами схемы, выполняющие необходимые логические функции). Основными проектными процедурами конструкторского проектирования являются задачи компоновки схемы, размещения элементов и трассировки электрических соединений [2].

Упомянутые комбинаторно-логические задачи являются МР-трудными и МР-полными [3,4,33]. При чем из этих всех задач топологического этапа конструкторского проектирования задача размещения фрагментов СБИС является одной из наиболее сложных. Сложность решения задачи размещения в этом случае связана с тем, что современные СБИС насчитывают более 108 элементов или сотни логических блоков (фрагментов схем).

В настоящее время все крупнейшие производители стремятся к уменьшению габаритов современных микроэлектронных устройств. Это приводит к переходу на новые нормы проектирования в технологии изготовления СБИС. Известные алгоритмы автоматизированного проектирования не в полной мере способны реализовывать новые тенденции при проектировании СБИС. В связи с этим, а также с обработкой больших объемов данных при решении задач конструкторского проектирования появляется необходимость в разработке новых подходов и методов решения данного класса задач. Одним из таких подходов может стать многоуровневая оптимизация, основанная на моделировании природных систем [14-32].

Поэтому разработка новых эффективных методов решения задач конструкторского проектирования является актуальной и важной задачей.

Цель диссертационной работы состоит в повышении эффективности и качества решения задач конструкторского проектирования, в частности задачи размещения фрагментов СБИС, на основе разработанных многоуровневых архитектур, методов и алгоритмов биоинспирированной оптимизации.

Для достижения указанной цели в диссертационной работе были поставлены следующие основные задачи:

1. Разработать стратегии поиска эффективных решений в задачах конструкторского проектирования.

2. Разработать гибридный подход и на его основе построить трехуровневый алгоритм для решения задачи размещения фрагментов СБИС.

3. Построить многоуровневые архитектуры поиска квазиоптимальных решений при размещении фрагментов СБИС.

4. Разработать модифицированные методы биоинспирированной оптимизации, ориентированные на решение задач конструкторского проектирования.

5. Разработать модифицированные алгоритмы генетической, эволюционной, муравьиной, пчелиной, светлячковой, обезьяньей оптимизации, ориентированные на решения задачи размещения фрагментов СБИС.

6. Создать программные средства автоматизированного размещения фрагментов СБИС.

Объектом исследования являются фрагменты коммутационных схем СБИС.

Предметом исследования являются структурные и математические модели, методы и алгоритмы поддержки проектных процедур конструкторского проектирования.

Методы исследования. Основные результаты, полученные в диссертационной работе, опираются на положения фундаментальных теорий искусственного интеллекта, графов, алгоритмов, биоинспирированной оптимизации, математической статистики и объектно-ориентированного программирования.

Основные положения, полученные в диссертации, подтверждаются результатами проведенного вычислительного эксперимента.

Научная новизна работы заключается в решении задачи размещения фрагментов СБИС на основе гибридного подхода и многоуровневой биоинспирированной оптимизации. В работе:

1. Разработаны стратегии, отличающиеся использованием комбинацией методов эволюционного моделирования и биоинспирированного поиска, позволяющие реализовать эффективный поиск при решении задач конструкторского проектирования (пункт 1 паспорта специальности 05.13.12), 43-47 страницы диссертационной работы.

2. Разработан гибридный подход и на его основе создан трехуровневый алгоритм к решению задачи размещения фрагментов СБИС, отличающийся использованием агрегации фракталов и методов биоинспирированной оптимизации и позволяющий в несколько раз сокращать размерность решаемой задачи, за счет чего уменьшается время получения набора квазиоптимальных решений (пункт 3 и 4 паспорта специальности 05.13.12), 47-50, 90-97 страницы диссертационной работы.

3. Построены многоуровневые архитектуры поиска, отличающиеся использованием биоинспирированных методов оптимизации, позволяющие частично решать преждевременную сходимость алгоритмов (пункт 3 паспорта специальности 05.13.12), 50-58 страницы диссертационной работы.

4. Разработаны модифицированные методы биоинспирированной оптимизации, отличающиеся использованием новых механизмов поиска, ориентированные на решение задач конструкторского проектирования, в частности задачи размещения, и позволяющие избегать попадания в локальные оптимумы (пункт 3 паспорта специальности 05.13.12), 59-90 страницы диссертационной работы.

5. Разработаны модифицированные эволюционный, генетический, муравьиный, пчелиный, светлячковый и обезьяний алгоритмы биоинспирированной оптимизации, отличающиеся введением

новых дополнительных операций поиска, ориентированные на решение задачи размещения фрагментов СБИС, позволяющие находить наборы оптимальных и квазиоптимальных решений за полиномиальное время (пункт 3 и 4 паспорта специальности 05.13.12), 60-66, 68-90 страницы диссертационной работы.

Решение поставленных задач позволяет автору защищать следующие новые научные результаты:

1. Комбинированные стратегии поиска.

2. Гибридный подход и созданный на его основе гибридный трехуровневый алгоритм.

3. Многоуровневые архитектуры поиска квазиоптимальных решений.

4. Модифицированные методы биоинспирированного поиска.

5. Модифицированные эволюционный, генетический, муравьиный, пчелиный, светлячковый и обезьяний алгоритмы.

Практическая ценность работы заключается в создании программной подсистемы, позволяющей использовать разработанные многоуровневые архитектуры, методы и алгоритмы для эффективного решения задач конструкторского проектирования СБИС, а также проводить сравнительный анализ с существующими аналогами.

Разработанный программный комплекс решения задач размещения фрагментов СБИС реализован с использованием визуальной среды программирования Borland C++ Builder 6.0, C# в среде операционной системы MS Windows.

Полученные результаты вычислительного эксперимента продемонстрировали преимущества разработанных методов по сравнению с существующими аналогами.

Реализация и внедрение результатов работы. Теоретические и практические результаты диссертационной работы внедрены в ООО

«Газпром подземремонт Уренгой», использовались в 5 НИР в Институте компьютерных технологий и информационной безопасности Южного Федерального университета, которые были направлены на решение оптимизационных задач конструкторского проектирования. Основными из них, в которых автор принял участие в качестве исполнителя, являются: гранты РФФИ «Разработка теории и принципов построения адаптивных алгоритмов с управляемой точностью решения проектных операций САПР СБИС» (№14-01-00665); «Разработка основ теории и принципов построения иерархических клиент-серверных архитектур для реализации быстродействующих подсистем конструкторского проектирования СБИС» (№15-01-05669); «Разработка инспирированных природой методов и принципов поиска оптимальных решений в задачах проектирования и управления» (№16-01-00586); «Разработка теоретических основ и принципов построения интеллектуальной распределенной клиент-серверной подсистемы поддержки принятия оптимальных решений в задачах конструкторского проектирования на основе природных вычислений» (№18-01-00041) и проектная часть государственного задания в сфере научной деятельности «Разработка теории и основных принципов эволюционных вычислений для поддержки принятия оптимальных решений при проектировании многоцелевых интеллектуальных систем» (№8.823.2014/К).

Также теоретические и практические результаты, полученные в диссертации, внедрены в учебный процесс кафедры САПР в Институте компьютерных технологий и информационной безопасности Южного Федерального университета.

Апробация. Основные результаты, полученные в диссертационной работе, были апробированы на конференциях различного уровня, таких как: МНТК «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (Коломна, 2013); Всероссийская НТК «Информационные технологии, системный анализ и управление (ИТСАиУ)» (Таганрог, 2013-

2018 гг.); Всероссийская МНТК «Информационные системы и технологии» (Дивноморское, 2013-2019 г.г.); МНТК «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» (Крым, Ялта-Гурзуф, 2014 г.); Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ» (Казань, 2014 г.), IEEE East-West Design and Test Symposium, EWDTS (Ростов-на-Дону, 2015 г.); НПК «Миссия молодежи в науке» (Ростов-на-Дону, 2015г.); МНТК «Информационные технологии в науке, образовании и управлении (IT+S&E'15) (Крым, Ялта-Гурзуф, 2015г.); Всероссийская НТК «Фундаментальные и прикладные аспекты компьютерных технологий и информационной безопасности» (Таганрог, 2015-2019 гг.); МНТК «Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем ПИИВС» (Донецк,2016г.); IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies, AICT (Баку,2016г.); Всероссийская НТК «Информационные системы и технологии: фундаментальные и прикладные исследования» (Таганрог, 2017г.); МНТК по мягким вычислениям и измерениям «SCM» (Санкт-Петербург 2018г.).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 47 печатных работ, в числе которых 7 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 10 - в изданиях, индексируемых в базе данных Scopus и Web of Science, 1 учебно-методическое пособие, а также 9 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Личный вклад автора заключается в разработке многоуровневых архитектур, методов и алгоритмов биоинспирированной оптимизации, а также программных средств поиска оптимальных решений при автоматизированном размещении фрагментов СБИС.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из: введения, четырех разделов, заключения, изложенных на 139 страницах, содержит 75 рисунков, 9 таблиц, 124 наименований библиографии и приложения.

Во введении приведены цель работы, обоснование актуальности темы диссертационной работы, основные научные положения, выносимые на защиту, данные о научной новизне и практической ценности, апробации диссертационной работы, реализации и внедрении, а также приведено содержание разделов диссертации.

В первом разделе диссертационной работы описаны основные этапы проектирования, а также основные задачи конструкторского проектирования в САПР, рассмотрены проблемы и перспективы эффективного решения задачи размещения. Приведен краткий обзор и анализ существующих методов и критериев оценки качества и эффективности решения задачи размещения. Дана формальная постановка задачи размещения фрагментов СБИС в решетке, выбран метод расчета оценки эффективности полученных решений. Автором приведена модифицированная классификация и проведен сравнительный анализ существующих методов и алгоритмов размещения. Отмечено, что необходимы построение многоуровневых архитектур и разработка гибридных и комбинированных подходов, основанных на биоинспирированном поиске, что позволит решать проблемы предварительной сходимости и получать наборы эффективных решений.

Во втором разделе диссертационной работы описаны методы перехода от коммутационных схем к графовым моделям. Приведены подходы, позволяющие сократить размерность решаемых задач. Сформулированы принципы и описаны стратегии проведения процесса поиска перспективных решений. Рассмотрена общая концепция биоинспирированного поиска. Описаны методы эволюционного моделирования и биоинспирированного поиска. Разработана процедура, позволяющая производить сжатие коммутационных схем большой размерности на основе использования механизмов агрегации фракталов. Автором предложены новые комбинированные и гибридные многоуровневые архитектуры, использующие различные методы биоинспирированной оптимизации. Их применение

позволяет выполнять параллельную обработку данных задачи и избегать попадания в локальные оптимумы в процессе поиска решений.

В третьем разделе разработаны модифицированные эволюционный, генетический, муравьиный, пчелиный, светлячковый и обезьяний методы оптимизации, ориентированные на реализацию проектных процедур конструкторского проектирования. Выделены их ключевые особенности. На их основе разработаны и описаны структурные схемы алгоритмов. В разработанных алгоритмах были использованы блоки эволюционной адаптации и внешней среды, что позволяет эффективно управлять параметрами поиска, частично устранять проблему преждевременной сходимости алгоритмов и получать оптимальные и квазиоптимальные решения за приемлемое время. Автором разработан гибридный алгоритм на основе использования механизмов агрегации фракталов и генетического поиска. Его применение позволяет распараллеливать процесс решения и получать наборы квазиоптимальных решений за полиномиальное время. Описан пример решения задачи размещения гибридным алгоритмом.

В четвертом разделе описаны цель и основные задачи построения программного комплекса поддержки процессов автоматизированного размешения фрагментов СБИС. Приведена и описана архитектура разработанной программной подсистемы, представлено её назначение и основные функции. В рамках диссертационной работы проведена серия вычислительных экспериментов для сравнения качества и эффективности разработанных методов и алгоритмов с известными на тестовых примерах (бенчмарках). Приведенные автором результаты показали преимущество предложенного в работе подхода по сравнению с существующими

Л

аналогами. ВСА «0(п1овп)- О(п).

В заключении изложены основные выводы и результаты диссертационной работы.

В приложение приведены свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ и копии актов внедрения.

Заключение диссертации по теме «Системы автоматизации проектирования (по отраслям)», Курейчик Владимир Владимирович

Заключение

В ходе выполнения диссертационной работы получены следующие основные результаты:

1. Рассмотрены этапы и проведен анализ процессов проектирования СБИС, выявлены основные проблемы, обоснована актуальность разработки. Сформулирована постановка оптимизационной задачи размещения фрагментов СБИС в решетке.

2. Разработаны комбинированные стратегии, позволяющие реализовать эффективный поиск при решении задач конструкторского проектирования.

3. Разработан гибридный подход и на его основе создан трехуровневый алгоритм к решению задачи размещения фрагментов СБИС основанный на агрегации фракталов и методах биоинспирированной оптимизации, позволяющий в несколько раз сокращать размерность решаемой задачи, за счет чего уменьшается время получения набора квазиоптимальных решений.

4. Построены многоуровневые архитектуры, состоящие из методов эволюционного моделирования, методов и алгоритмов бионспирированной оптимизации, позволяющие частично решать проблемы предварительной сходимости, а также использовать иерархическую динамическую стратегию управления.

5. Описаны основные положения теории эволюционного моделирования и биоинспирированного поиска. На их основе разработаны модифицированные методы биоинспирированного поиска, ориентированные на решение задач конструкторского проектирования.

6. Разработаны модифицированные генетический, эволюционный, муравьиный, пчелиный, светлячковый и обезьяньий алгоритмы поиска оптимальных решений автоматизированного размещения фрагментов СБИС, позволяющие получать наборы квазиоптимальных решений за

полиномиальное время и частично решать проблемму преждевременной сходимости.

7. Разработана программная подсистема, позволяющая проводить сравнительный анализ предложенного алгоритма с существующими аналогами на основе выполнения тестовых задач.

8. Выполнены тестирование и обработка экспериментальных данных, что позволило улучшить качество размещения в среднем до 10%, а время решения -до 5%.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Курейчик Владимир Владимирович, 2019 год

Список литературы

1. Душин, В.К. Теоретические основы информационных процессов и систем: учебник / В.К. Душин.- М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2016.-348 с.

2. Норенков, И.П. Основы автоматизированного проектирования:учебник / И.П. Норенков. -М.: Изд-во МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2006. - 336с.

3. Корячко, В.П.Теоретические основы САПР: учебник /В.П. Корячко,

B.М. Курейчик, И.П. Норенков. -М.: Энергоатомиздат, 1987.- 400 с.

4. Казеннов, Г.Г. Основы проектирования интегральных схем и систем: учебник / Г.Г.Казенов. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2005. - 295с.

5. Казеннов, Г.Г.Автоматизация проектирования БИС: практическое пособие/ Г.Г. Казеннова. В 6 кн. Под ред. Г.Г. Казеннова. - М.: Высшая школа, 1990.

6. Алексеев, О.В. Автоматизация проектирования радиоэлектронных средств: учебное пособие / О.В. Алексеев, А.А. Головков, И.Ю. Пивоваров.-М.: Высшая школа, 2000.-479 с.

7. Sherwani, N. А. Algorithms for VLSI Physical Design Automation / N. А. Sherwani // Third Edition, Kluwer Academic Publisher. - USA: 2013.-572 p.

8. Alpert, C.J. Handbook of Algorithms for Physical design Automation /

C.J. Alpert, P.M. Dinesh, S.S. Sachin // Auerbach Publications Taylor & Francis Group, USA: 2009.-349 p.

9. Немудров, В. Системы-на-кристалле. Проектирование и развитие: учебник/ В. Немудров, Г. Мартин.- М.: Техносфера, 2004.- 216 с.

10. Kureichik, V.V. Algorithms for Applied CAD Problems / V.V. Kureichik, V.M. Kureichik, S.P. Malioukov, A.S. Malioukov. - Berlin: Heidelberg: Springer-Verlag, 2009. - 487 p.

11. Батищев, Д.И. Оптимизация в САПР: учебник /Д.И. Батищев, Я.Е. Львович, В.Н. Фролов. - Воронеж: ВГУ, 1997.- 416 с.

12. Курейчик, В.М. Математическое обеспечение конструкторского и технологического проектирования с применением САПР: учебник / В.М. Курейчик.- М.: Радио и связь, 1990.- 351 с.

13. Рапопорт, Г.Н. Искусственный и биологические интеллекты. Общность структуры, эволюция и процессы познания/ Г.Н. Рапопорт, А.Г. Герц. - М.: Комкнига, 2005.- 310 с.

14. Тарасов, В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика/ В.Б. Тарасов. - М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 352с.

15. Капра, Ф. Паутина жизни. Новое научное понимание живых систем / Ф. Капра. - М.: ИД «Гелиос», 2002.- 336 с.

16. Голицын, Г.А. Информация и биологические принципы оптимальности. Гармония и алгебра живого / Г.А. Голицын, В.М. Петров. -М.: КомКнига, 2005. - 125 с.

17. Колесов, Ю.Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы: учебное пособие /Ю.Б. Колесов, Ю.Б. Сениченков. - СПб.: БХВ-Петербург, 2006.- 343 с.

18. Abraham, A. Swarm Intelligence in Data Mining/A.Abraham, V. Ramos, G. Grosan. - Berlin. Heidelberg: Springer Verlag, 2007.- 267 p.

19. Hassanien, E. Swarm Intelligence/ E. Hassanien, E. Emary // Principles Advances, and Applications. CRC Press, 2015.- 228 p.

20. Mourelle, M., Swarm intelligent systems / M. Mourelle, L. De. Nedjah.- Berlin: Heidelberg: Springer Verlag, 2006.- 217 p.

21. Курейчик, Вл.Вл. Обзор и анализ методов и моделей, инспирированных природными системами / Вл.Вл. Курейчик, В.В. Курейчик. // Информатика, вычислительная техника иинженерное образование.- 2013. -№ 2 (13). - 13 с.

22. Карпенко, А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой: учебное пособие / А.П. Карпенко. -М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014.- 446 с.

23. Курейчик, В.В. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами/ В.В. Курейчик, В.М. Курейчик, С.И.Родзин // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2009. - № 4 (93). - С. 1624.

24. Курейчик, Вл. Вл. Модели и методы биоинспирированной оптимизации процедур в конструкторском проектировании. / Вл. Вл. Курейчик // X Международная научно-техническая конференция «Информационные технологии в промышленности, логистике и социальной сфере»- МИНСК: ОИПИ НАН Беларуси.-2019.-С.252-255.

25. Курейчик, В.М. Бионические информационные системы и их практические применения: монография / В.М. Курейчика, В.Г. Редько, под ред. Л.А. Зинченко. - М.: Физматлит, 2011.-288 с.

26. Курейчик, В.В., Курейчик В.М., Гладков Л.А., Сороколетов П.В. Бионспирированные методы в оптимизации: монография /В.В. Курейчик, В.М. Курейчик, Л.А., П.В. Сороколетов. - М.: Физмалит, 2009.-384 с

27. Емельянов, В.В. Теория и практика эволюционного моделирования: монография / В.В. Емельянов, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик.- М.: Физматлит, 2003.- 432 с.

28. Курейчик, В.В. Эволюционные, синергетические и гомеостатические методы принятия решений: монография / В.В. Курейчик-Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001.- 221 с.

29. Редько, В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: модели и концепции эволюционной кибернетики / В.Г. Редько. - М.: Комкнига, 2005.220 с.

30. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы пер. с пол. /Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский.

- М.: Горячая линия - Телеком, 2004.- 383 с.

31. Курейчик, В.В. Теория эволюционных вычислений: монография / В.В. Курейчик, В.М. Курейчик, С.И. Родзин. - М.: Физмалит, 2012.- 260 с.

32. Гладков, Л.А. Генетические алгоритмы: учебник / Л.А. Гладков, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик. - М.: Физматлит, 2010.- 368 с.

33. Кормен, Т. Алгоритмы. Построение и анализ / Т. Кормен, И. Лейзерсон, Р. Ривест. - М.: МЦМО, 2000.- 1300 с.

34. Курицкий, Б.Я. Оптимизация вокруг нас: учебник / Б.Я. Курицкий.

- СПб.: Машиностроение, 1989.- 145 с.

35. Корниенко, В.П. Методы оптимизации: учебник / В.П. Корниенко.-М.:Высш.шк., 2007.-663 с.

36. Аттетков А.В. Методы оптимизации: учебник / А.В. Аттетков. -М.: Изд-во МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2003.- 256 с.

37. Курейчик, В.В. Современные проблемы при размещении элементов СБИС / В.В. Курейчик, Д.Ю. Запорожец // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2011. - № 7 (120). - С. 68-73.

38. Мелихов, А.Н. Применение графов для проектирования дискретных устройств: учебник / А.Н. Мелихов, Л.С. Берштейн, В.М. Курейчик. - М.: Наука, 1974.- 304 с.

39. Лебедев, Б.К. Методы, модели и алгоритмы размещения: монография / Б.К. Лебедев, В.Б. Лебедев, О.Б. Лебедев. - Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2015. -150 с.

40. Зыков, А.А. Основы теории графов: учебник / А.А. Зыков. - М.: Вузовская книга, 2004.- 664 с.

41. Берштейн, Л.С. Нечеткие графы и гиперграфы / Л.С. Берштейн, А.В. Боженюк. -М.: Научный мир, 2005.- 255 с

42. Акимов, О.Е. Дискретная математика: логика, группы, графы, фракталы: учебное пособие / О.Е. Акимов. - М.: Издатель АКИМОА, 2005.656 с.

43. Новиков, Ф.А. Дискретная математика для программистов: учебное пособие / Ф.А. Новиков. -СПб.: Питер, 2000.- 360 с.

44. Гладков Л.А. Дискретная математика: учебник / Л.А. Гладков, В.В.Курейчик, В.М. Курейчик. -М.: Физматлит, 2014.- 496 с.

45. Бершадский, А.М. Применение графов и гиперграфов для автоматизации конструкторского проектирования РЭА и ЭВА: учебник / А.М. Бершадский .-Саратов: Изд-во СГУ, 1993.-120 с.

46. Гатчин, Ю.А., Коробейников А.Г. Методы представления математических моделей в САПР при концептуальном и инфологическом моделировании / Ю.А. Гатчин,А.Г. Коробейников // IEEE AIS-03, CAD-2003. Интеллектуальные системы, интеллектуальные САПР, т.2.- М.: Физматлит, -2003. С.35-41.

47. Петренко, А.И. Модели электронных устройств при решении конструкторских задач / А.И. Петренко, А.Я. Тетельбаум // Кибернетика.-№2.-1978.-С.47-54.

48. Курейчик, Вл.Вл. Размещения фрагментов СБИС на основе механизма агрегации фракталов / Вл.Вл. Курейчик, В.В. Курейчик // Известия ЮФУ. Технические науки. -2015.- № 2 (163). -С. 196-205.

49. Курейчик, Вл.Вл. Многоуровневый подход решения задачи размещения фрагментов СБИС на основе механизма агрегации фракталов / Вл.Вл. Курейчик // Сборник XII Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов информационные технологии, системный анализ и управление (ИТСАиУ-2015).-Ростов -на -Дону: Изд-во ЮФУ. -2015.-С. 184-188.

50. Балюк, Л.В. Перспективная технология интегрированного поиска в САПР /Л.В. Балюк, В.В. Курейчик, П.В. Сороколетов // Известия ЮФУ. Технические науки. -2007.- № 5 (77).- С. 18-25.

51. Курейчик, В.В. Иерархический подход при размещении компонентов СБИС / В.В. Курейчик,Д.В. Заруба, Д.Ю. Запорожец // Известия ЮФУ. Технические науки.- 2014.- № 7 (156). -С. 75-84.

52. Zaporozhets, D. Hierarchical approach for VLSI components placement /D. Zaporozhets, D.V. Zaruba, V.V. Kureichik // Advances in Intelligent Systems and Computing.- 2015. - P. 79-87.

53. Курейчик, Вл.Вл. Комбинированный поиск при проектировании / Вл.Вл. Курейчик, В.В. Бова, В.В. Курейчик // Образовательные ресурсы и технологии.- 2014.- № 2 (5).-С. 90-94.

54. Курейчик, Вл.Вл. Интегрированный алгоритм размещения фрагментов СБИС / Вл.Вл. Курейчик, В.В. Курейчик // Известия Южного федерального университета. Технические науки.- 2014.- № 7 (156).- С. 8493.

55. Курейчик, Вл.Вл. Архитектура гибридного поиска при проектировании / Вл.Вл. Курейчик, В.В. Курейчик // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ.-2012.-№ 7 (132).- С. 22-27.

56. Бова, В.В., Курейчик В.В. Интегрированная подсистема гибридного и комбинированного поиска в задачах проектирования и управления / В.В. Бова, В.В. Курейчик // Известия Южного федерального университета. Технические науки.- 2010.- № 12 (113).- С. 37-42.

57. Kureichik, Vladimir Jr. Hybrid Approach for Computer-Aided Design Problems / Vladimir Kureichik Jr, Victoria Bova, Vladimir Kureichik //International Seminar on Electron Devices Design and Production (SED). Proceedings. - Prague: -2019.-P.151-156.

58. Курейчик, Вл.Вл. Биоиспирированный поиск при проектировании и управлении /Вл.Вл. Курейчик, В.В. Курейчик // Известия ЮФУ. Технические науки. -2012. -№ 11 (136).-С. 178-183.

59. Курейчик, Вл.Вл. Размещение фрагментов СБИС на основе гибридного подхода / Вл. Вл. Курейчик, Л.В. Курейчик // В сборнике статей III Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. «Фундаментальные и прикладные аспекты компьютерных технологий и информационной безопасности». Изд-во ЮФУ.-2017.-С. 24-28.

60. Курейчик, Вл. Вл. Композитный алгоритм решения задачи размещения фрагментов СБИС / Вл.Вл. Курейчик, Л.В. Курейчик, В.И. Зубков // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям "IS&IT'17". Изд-во ЮФУ.- 2017.- С. 167-172.

61. Kureichik, Vl. Hybrid approach for VLSI fragments placement /Vl. Kureichik, L. Kureichik, D. Leschanov, D. Zaruba// Advances in Intelligent Systems and Computing, 679. -2018. -P. 349-358.

62. Kureichik, Vl. Hybrid approach for graph partitioning / Vl. Kureichik, D. Zaruba,V. Kureichik // Advances in Intelligent Systems and Computing, 573. -2017. -P. 64-73.

63. Kureichik, Vl. Kureichik, V., Zaruba,. Combined approach to place electronic computing equipment circuit elements / Vl. Kureichik, V. Kureichik, D.V. Zaruba// Proceedings of IEEE East-West Design and Test Symposium, EWDTS - 2015. - P. 342-348.

64. Kureichik, Vl. Hybrid bioinspired search for schematic design / Vl. Kureichik, V. Kureichik, D. Zaruba // Advances in Intelligent Systems and Computing, 451. -2016.- P. 249-255.

65. Kureichik, V., Kureichik, Vl., Bova, V. Placement of VLSI fragments based on a multilayered approach / Vl. Kureichik, V. Kureichik, V. Bova // Advances in Intelligent Systems and Computing, 464.- 2016. - P. 181-190.

66. Курейчик, Вл.Вл. Многоуровневый поиск при проектировании СБИС / Вл.Вл. Курейчик // Сборник трудов XI Всероссийской научной конференции молодых ученых аспирантов и студентов. Информационные технологии, системный анализ и управление. Изд-во ЮФУ. -2013. - Т.1.-С.87-92.

67. Курейчик, Вл.Вл. Параллельный биоинспирированный поиск для автоматизации проектирования топологии СБИС. Миссия молодежи в науке / Вл.Вл. Курейчик // Сборник материалов научно-практической конференции в 2т. -Ростов -на -Дону: Изд-во ЮФУ. -2015. - Том 2. - С.160-163.

68. Курейчик, Вл.Вл., Комбинированный подход к решению задачи размещения фрагментов СБИС / Вл.Вл. Курейчик, Л.В. Курейчик // труды XIV Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов Информационные технологии, системный анализ и управление.-Таганрог: Изд-во ЮФУ. - 2016. - Т. 1. - С.191-194.

69. Kureichik, Vl. Vl. Combined approach for VLSI placement problem / Vl.Vl. Kureichik, V.V. Kureichik, L.V. Kureichik, D.V. Leschanov // Proceedings of the IV International Research Conference "Information Technologies in Science, Management, Social Sphere and Medicine". Advances in Computer Science Research (ACSR), -2017. - V. 72- pp. 46-49.

70. Базилевич, Р.П. Декомпозиционные и топологические методы автоматизированного конструирования электронных устройств: монография/ Р.П. Базилевич.- Львов: Вищашкола,-1981. - 81 с.

71. Базилевич, Р. П. Метод оптимального свертывания схемы -эффективный подход для качественного решения неполиномиальных комбинаторных задач большой и сверхбольшой размерности в автоматизированном конструировании РЭА / Р.П. Базилевич // Сборник научных трудов «Проблемы разработки перспективных микроэлектронных систем». - М.: ИППМ РАН, - 2005. - С. 94-100.

72. Hendrickson, B. A Multilevel Algorithm for Partitioning Graphs/B. Hendrickson, R. Leland // Proceedings of the 1995 ACM/IEEE conference on Super computing. - P. 626-657.

73. Schloegel, K. Multilevel diffusion schemes for repartitioning of adaptive meshes / K. Schloegel, G. Karypis, V. Kumar // University of Minnesota, Department of Computer Science.- 1997.- P. 109-124.

74. Barnard, S.T. A fast multilevel implementation of recursive spectral bisection for partitioning unstructured problems / S.T Barnard, H.D. Simon // Proceedings 6th SIAM Conf. Parallel Processing for Scientific Computing.-1993.- P. 711-718.

75. Мандельброт, Б. Фрактальная геометрия природы / Б. Мандельброт. -М.: Институт компьютерных исследований, 2002. -656 c.

76. Курейчик, Вл. Вл. Размещение фрагментов СБИС на основе трехуровневого подхода /Вл.Вл. Курейчик, Е.В. Нужнов// сборник трудов XVI Всероссийской научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Информационные технологии, системный анализ и управление». -Ростов -на -Дону: Изд-во ЮФУ -2018.-C.32-36.

77. Месарович, М. Теория иерархических многоуровневых систем / М. Месарович, Д. Мако, И. Такахара.- М.: Мир, 1973.- 344 с.

78. Курейчик, В.В. О правилах представления решений в эволюционных алгоритмах / В.В. Курейчик, С.И. Родзин // Известия ЮФУ. Технические науки. -2010. - № 7 (108). - С. 13-21.

79. Курейчик, Вл.Вл. Эволюционный алгоритм проектирования комбинационных логических схем / Вл.Вл. Курейчик, В.В. Курейчик // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. -2013. -№ 4 (54). -С. 42-47.

80. Rastrigin, L.A. Random Search in Evolutionary Computations / L.A. Rastrigin // Proceedings 1st International conf. Evolutionary Computation and Its Application. -Moscow.-1996.-pp.135-143.

81. Курейчик, В.В. Генетический алгоритм размещения графа / В.В. Курейчик, В.М. Курейчик // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. -2000.- № 5.- С. 67-74.

82. Курейчик, В.В., Сороколетов П.В. Концептуальная модель представления решений в генетических алгоритмах / В.В. Курейчик, В.В. Сороколетов // Известия Южного федерального университета. Технические науки. -2008.- № 9 (86). -С. 7-12.

83. Goldberg, David E. Genetic Algorithm in Search, Optimization and Machine Learning / David E. Goldberg //USA: Addison-Wesley Publishing Company. Ind., - 1989.- 196 p.

84. Holland, John H. Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Application to Biology, Control, and Artificial Intelligence / John H. Holland -USA: University of Michigan, 1975.- 183 p.

85. Lawrence, Davis. Handbook of Genetic Algorithms / Edited by Lawrence Davis. -USA: Van Nostrand Reinhold, New York, 1991.-100 p.

86. De Jong, K. Evolutionary Computation: Recent Development and Open Issues /K. De Jong // Proceedings 1st International conf., Evolutionary Computation and Its Application. -Moscow:-1996, -P.7-18.

87. Курейчик В.М., Курейчик В.В. Об управлении на основе генетического поиска / В.М. Курейчик, В.В. Курейчик // Автоматика и телемеханика РАН. М.: Изд-во Наука, - 2001. - №10.- С. 174-187.

88. Курейчик, В.В. Анализ и обзор моделей эволюции / В.В. Курейчик, В.М. Курейчик, П.В. Сороколетов // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. -2007. -№ 5. -С. 114-126.

89. Растригин, Л.А. Адаптивные компьютерные системы / Л.А. Растригин -М.: Знание, 1987.-64 с.

90. Курейчик, В.М. Поисковая адаптация / В.М. Курейчик, Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. -М.: Физматлит, 2006. -272 с.

91. Курейчик, В.М. Модели параллелизма эволюционных вычислений. / В.М. Курейчик, В.В. Курейчик, С.И. Родзин // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. -2011. -№ 3 (43). -С. 9397.

92. Родзин, С.И., Теоретические вопросы и современные проблемы развития когнитивных биоинспирированных алгоритмов оптимизации (обзор) / С.И. Родзин, В.В. Курейчик // Кибернетика и программирование. -2017. -№ 3. -С. 51-79.

93. Родзин, С.И. Состояние, проблемы и перспективы развития биоэвристик / С.И. Родзин, В.В. Курейчик // Программные системы и вычислительные методы. -2016. -№ 2. -С. 158-172.

94. Dorigo, M. The Ant System: Optimization by a colony of cooperating objects / M. Dorigo, V. Maniezzo, A. Colorni // IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics. -1996. - Part B. - N 26(1) - P. 29 - 41.

95. Запорожец, Д.Ю. Муравьиный алгоритм определения критических связей в СБИС / Д.Ю. Запорожец, Д.В. Заруба, В.В. Курейчик // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС). -2014. - № 2. - С. 107-112.

96. Кажаров, А.А. Муравьиные алгоритмы для решения транспортных задач / А.А. Кажаров, В.М. Курейчик // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. - 2010. - № 1. - С. 32-45.

97. Курейчик, Вл.Вл. Биоинспирированный подход определения путей оптимальной длины в графовых моделях / Вл.Вл. Курейчик, В.В.Курейчик, Л.В. Курейчик // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «IS&IT'15». Научное издание в 3-х томах. -Таганрог: Изд-во ЮФУ, - 2015. - Т.2. - С. 97-104.

98. Курейчик, В.В. Муравьиный алгоритм для решения оптимизационных задач с явно выраженной целевой функцией / В.В.

Курейчик, М.А. Жиленков // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. - 2015. - № 2 (22). - С. 10-21.

99. Karaboga, D. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization / D. Karaboga // Erciyes University, Engineering Faculty, Computer Engineering Department, - 2005. - 110 p.

100. Курейчик, В.В. Роевой алгоритм в задачах оптимизации. / В.В. Курейчик, Д.Ю. Запорожец // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2010. -№ 7 (108). - С. 28-32.

101. Курейчик, В.В. Применение роевого алгоритма для решения задачи размещения элементов СБИС. / В.В. Курейчик, Д.Ю. Запорожец // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. - 2010. -№ 1. - С. 13-18.

102. Курейчик, В.В. Эволюционная оптимизация на основе алгоритма колонии пчёл / В.В. Курейчик В.В., Е.Е. Полупанова // Известия ЮФУ. Технические науки. -2009.-№ 12 (101).-С. 41-46.

103. Kureichik, Vladimir Jr. Mechanisms of swarm intelligence and evolutionary adaptation for solving PCB design tasks / Vladimir Kureichik Jr, Elmar Kuliev, Vladimir Kureichik // Proceedings off International Seminar on Electron Devices Design and Production (SED). - Prague:-2019.-P.109-113.

104. Yang, X.S. Firefly algorithms for multimodal optimization / X.S. Yang // In proceedings of the 5th Symposium on Stochastic Algorithms, Foundations and Applications.-2009. -P. 169-178.

105. Ghose, D. Glowworm swarm optimization: A new method for optimizing multimodal functions / D. Ghose, K. N. Krishnand // Int. Computational Intelligence Studies. - 2009. - № 1 (1). - P. 93-119.

106. Kureichik, Vl. Bioinspired algorithm for 2D packing problem / Vl. Kureichik, V. Kureichik, L. Kureichik, D. Zaruba // Advances in Intelligent Systems and Computing, 764. -2019-P. 39-46.

107. Курейчик, В. В. Алгоритм параметрической оптимизации на основе модели поведения роя светлячков / В.В. Курейчик, Д.В. Заруба, Д.Ю. Запорожец // Известия ЮФУ. Технические науки. -2015.- №6 (167).- С. 6-15.

108. Oramus, Piotr Improvements to glowworm swarm optimization algorithm / Piotr Oramus // Computer Science. - 2010. - № 11. - Р. 7-20.

109. Курейчик, Вл. Вл. Компоновка блоков ЭВА на основе метода светлячковой оптимизации / Вл.Вл. Курейчик, Л.В. Курейчик // В сборнике трудов XV Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов Информационные технологии, системный анализ и управление.- Таганрог: Изд-во ЮФУ, -2017. - С.242-246.

110. Zhao, R. Monkey algorithm for global numerical optimization / R. Zhao, W. Tang // Journal of Uncertain Systems.- 2008-№. 2.-P. 165-176.

111. Kureichik, Vl. Monkey search algorithm for ECE components partitioning/ Vl. Kureichik, E. Kuliev, V. Kureichik // Journal of Physics: Conference Series, 1015 (4), статья № UNSP 042026,-2018- P. 1-10.

112. Vasundhara, D. R. Monkey behavior based algorithms / D. R.Vasundhara, Sathya SSiva // A survey International Journal of Intelligent Systems and Applications -2007 -№ 9 (12) -P.67-86.

113. Ting-Hua, Yi Sensor Placement Optimization in Structural Health Monitoring Using Niching Monkey Algorithm / Yi. Ting-Hua, Li. Hong-Nan, Gu. Mingand Zhang Xu-Dong // International Journal of Structural Stability and Dynamics Vol. 14, -No. 5 -2014 № UNSP №1440012. - P. 1-18.

114. Курейчик, Вл.Вл. Модель адаптивного поведения «обезьян» для решения задачи компоновки блоков ЭВА / Вл. Вл. Курейчик, Э. В. Кулиев, В.В. Курейчик // Информация и связь, -2018, -№4. -С.31-38.

115. Курейчик, Вл. Вл. Разбиение графов на основе метода обезьяней оптимизации / Вл.Вл. Курейчик, Л.В. Курейчик // В сборнике статей V Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. «Фундаментальные и прикладные аспекты

компьютерных технологий и информационной безопасности». Изд-во ЮФУ,-2019. -С. 265-269.

116. Курейчик Вл. Вл. Программная реализация гибридного подхода для решения задачи размещения фрагментов СБИС / Вл.Вл. Курейчик, Л.В. Курейчик // В сборнике статей IV Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. «Фундаментальные и прикладные аспекты компьютерных технологий и информационной безопасности». Ростов-на-Дону-Таганрог: Изд-во ЮФУ,- 2018. - С. 301-305.

117. Курейчик Вл. Вл. Программная подсистема комбинированного поиска для решения задачи размещения фрагментов / Вл.Вл. Курейчик, Л.В. Курейчик // Cборник статей II Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. «Фундаментальные и прикладные аспекты компьютерных технологий и информационной безопасности». Таганрог: Изд-во ЮФУ,- 2016. - С.250-254.

118. Erd"os, P. On the evolution of random graphs / P. Erd"os, A. R'enyi// Publ. Math. Inst. Hungar. Acad. Sci. — 1960. — V. 5. — P. 17-61.

119. IBM-PLACE 2.0 benchmark suits [http://er.cs.ucla.edu/benchmarks/-ibm-place2/bookshelf/ibm-place2-all-bookshelf-nopad.tar.gz].

120. Adya, S. N. ISPD02 IBM-MS Mixed-size Placement Benchmarks. / S. N. Adya, I. L. Markov [http://vlsicad.eecs.umich.edu/BK/ISPD02bench/].

121. Caldwell, A. E. Can Recursive Bisection Alone Produce Routable Placements / A.E. Caldwell, A.B. Kahng, I.L. Markov // DAC -2000.-P. 477-482.

122. Roy J.A., Papa D.A., Markov I.L. (2007) Capo: Congestion-Driven Placement for Standard-cell and RTL Netlists with Incremental Capability. / In: Nam GJ., Cong J. (eds) Modern Circuit Placement. Series on Integrated Circuits and Systems. // Springer, Boston, MA Springer Science + Business Media, LLC -2007.-P.123-146.

123. Adya, S. N. Consistent placement of macro-blocks using floor planning and standard-cell placement / S.N. Adya, I.L. Markov // In Proc. Intl. Symp. on Physical Design,-2002. -P. 12-17.

124. Wang M., Yang X., Sarrafzadeh M. Dragon 2000: Standard-cell Placement Tool for Large Industry Circuits / M. Wang, X. Yang, M. Sarrafzadeh -ICCAD-2000, -P. 260-263.