| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| 1．1 ICCAD的发展概况 | 第9-10页 |
| 1．2 VLSI设计流程 | 第10-11页 |
| 1．3 物理设计过程 | 第11-13页 |
| 1．4 布图模式 | 第13-15页 |
| 1．4．1 全定制设计模式 | 第13-14页 |
| 1．4．2 半定制设计模式 | 第14-15页 |
| 1．5 本论文的主要内容及安排 | 第15-16页 |
| 第二章 超大规模集成电路布局与布图规划 | 第16-21页 |
| 2．1 布局中的线长估计 | 第16-17页 |
| 2．2 布局的目标函数 | 第17-19页 |
| 2．2．1 基于连线总长的目标函数 | 第18页 |
| 2．2．2 基于割线的目标函数 | 第18页 |
| 2．2．3 基于最大密度的目标函数 | 第18-19页 |
| 2．2．4 复合的目标函数 | 第19页 |
| 2．3 布局策略 | 第19-21页 |
| 2．3．1 初始布局 | 第19-20页 |
| 2．3．2 迭代改善布局 | 第20-21页 |
| 第三章 VLSI物理布局中使用的各类算法 | 第21-36页 |
| 3．1 成对交换和最小割算法 | 第21-22页 |
| 3．2 基于数学规划的方法 | 第22-24页 |
| 3．3 模拟退火算法 | 第24-25页 |
| 3．4 遗传算法 | 第25-28页 |
| 3．4．1 基本遗传算法的构成要素 | 第26-27页 |
| 3．4．2 基本遗传算法的算法描述 | 第27-28页 |
| 3．4．3 遗传算法在VLSI布局中的应用 | 第28页 |
| 3．5 人工神经网络 | 第28-32页 |
| 3．5．1 Hopfield神经网络模型 | 第29-31页 |
| 3．5．2 用神经网络方法求解布局问题 | 第31-32页 |
| 3．5．3 随机神经网络 | 第32页 |
| 3．6 蚁群算法 | 第32-35页 |
| 3．6．1 蚁群算法原理 | 第33-34页 |
| 3．6．2 蚁群算法的三个规则 | 第34-35页 |
| 3．7 小结 | 第35-36页 |
| 第四章 禁忌搜索算法及其在VLSI物理布局中的应用 | 第36-44页 |
| 4．1 禁忌搜索算法 | 第36-38页 |
| 4．2 禁忌搜索算法在VLSI门阵列模式布局中的应用 | 第38-41页 |
| 4．2．1 解的表示 | 第39页 |
| 4．2．2 目标函数的计算 | 第39-40页 |
| 4．2．3 邻域的选择 | 第40-41页 |
| 4．2．4 禁忌表 | 第41页 |
| 4．2．5 期望条件 | 第41页 |
| 4．2．6 总的迭代次数和迭代次数阈值 | 第41页 |
| 4．3 计算机仿真 | 第41-43页 |
| 4．4 小结 | 第43-44页 |
| 第五章 模糊禁忌搜索算法及其应用 | 第44-54页 |
| 5．1 模糊系统 | 第44-49页 |
| 5．1．1 隶属度函数 | 第45-47页 |
| 5．1．2 模糊控制系统 | 第47-49页 |
| 5．2 模糊禁忌搜索 | 第49-51页 |
| 5．2．1 解的潜力值 | 第49-50页 |
| 5．2．2 非优化迭代的次数 | 第50页 |
| 5．2．3 邻域的选择 | 第50-51页 |
| 5．2．4 禁忌周期 | 第51页 |
| 5．2．5 模糊禁忌搜索算法 | 第51页 |
| 5．3 计算机仿真 | 第51-53页 |
| 5．4 小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结和展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |