布局算法

摘要： 以设备模型与拓扑连接关系为载体配网单线图自动化布局具备十分重要的现实意义.据此本文在GIS与SVG视域下开发设计了低压配网单线图自动化布局算法.首先分析低压配网单线图自动化成图思路;其次详细设计自动化布局算法;最后进行自动化布局算法实践应用流程规划.研究表明,低压配网单线图可基于移动终端展示,以缩放与平移实时呈现箱内设备衔接状况,低压配网线路衔接形态及其地理分布信息,便于运检人员快速明确故障具体位置,制定科学合理的巡视路线.

摘要： 数字化人机界面给操纵员带来方便的同时,也带来挑战,其中人因事件为常见的系统失效形式.为减少核电厂运行过程中的人因失误,该文从人机界面布局角度入手,以人因为基础,对同一人机界面内功能区、不同显示屏参数信息、任务画面布局方法分别进行了探讨,建立了布局优化过程及算法,可为界面动态智能布局提供方法指导.

摘要： 为解决配网单线图自动成图后,需要大量人工调整才能达到实用要求问题.本文基于贵州某配网自动成图系统,引入大数据Spark框架的机器学习技术到单线图布局算法,并进行了应用研究.首先,介绍自动成图系统的技术架构,阐述机器学习技术的应用环境,提出构建基于迭代二叉树3代(ID3)算法的决策树机器学习模型,采用配电网数据为训练样本,描述决策树模型的构建过程.进一步的,以图形调整样本数据为训练集,训练布局算法库中的子设备相对母设备的布局角度算法.最后,用配电网的单线图数据实例,验证机器学习模型及布局算法.结果 显示,经机器学习后,生成的单线图走线横平竖直,站房分层均衡,布局效果合理美观.证明大数据和机器学习技术在单线图自动成图布局中应用的有效性.

摘要： 为解决配网单线图自动成图后,需要大量人工调整才能达到实用要求问题。本文基于贵州某配网自动成图系统,引入大数据Spark框架的机器学习技术到单线图布局算法,并进行了应用研究。首先,介绍自动成图系统的技术架构,阐述机器学习技术的应用环境,提出构建基于迭代二叉树3代(ID3)算法的决策树机器学习模型,采用配电网数据为训练样本,描述决策树模型的构建过程。进一步的,以图形调整样本数据为训练集,训练布局算法库中的子设备相对母设备的布局角度算法。最后,用配电网的单线图数据实例,验证机器学习模型及布局算法。结果显示,经机器学习后,生成的单线图走线横平竖直,站房分层均衡,布局效果合理美观。证明大数据和机器学习技术在单线图自动成图布局中应用的有效性。

摘要： 为有效满足规模和密度快速增长的图数据对可视化结果可读性的需求,本文主要对数据结构可视化的布局算法进行了研究,针对大规模图数据完成了基于模块分析的可视化方法的构建,首先对LPA(Label Propagation Algorithm,标签传播算法)社团发现算法进行改进,再据此完成对大规模图数据的划分,分析划分后各模块的结构模式并将其抽象为节点,最后通过力引导算法的使用完成对处理后模块的布局及模块结构模式信息的展示,有效实现了大规模图数据的可视化处理过程,为进一步处理加工数据提供支撑.

摘要： 由于云数据中心作为云应用服务的重要基础设施,在满足日益增长的用户需求的同时,也导致了云数据中心能耗的急剧上涨.为了降低能耗和提高云应用服务质量,通过全面考虑云数据中心的服务器和网络设备的能耗,兼顾网络带宽建立了云数据中心的能耗计算模型,提出了一种全新的以能耗优化为目标的云数据副本的布局算法,并通过GreenCloud验证了所提出的节能模型和算法的有效性.实验结果表明:提出的布局算法能有效降低云数据中心的能耗和对网络带宽的消耗,从而提升了用户对云应用服务质量的满意度.

摘要： 本文提出一种新型的基于深度学习的FPGA快速布局算法,将FPGA布局转化为动态的进行逻辑单元块的选择和逻辑单元块位置确定的过程,从而实现电路网表在FPGA上的逐步布局.其中每一个逻辑单元块的位置确定由训练好的深度学习网络预测实现,所有逻辑单元块位置确定之后采用基于交换的快速详细布局算法进行优化.实验中使用MCNC基准电路进行测试,将测试结果与VPR中基于模拟退火的布局算法进行对比,结果表明:在关键路径延时平均9.8%布线后的损失代价下,整个布局过程的运行速度平均提升了24.54倍,其中处理十万量级大规模电路实现64.9倍的速度提升.

摘要： 大多数科学研究的协同过滤推荐算法一般只利用用户的评分信息,而忽视了评分产生的时间以及用户所处的空间对推荐的影响.针对这一问题,从评分时间和用户空间角度对推荐算法的相似度计算、邻居用户选择以及评分预测过程进行改进.利用评分时间和用户空间两方面因素,提出结合评分时间和用户空间的协同过滤推荐算法.用户的兴趣随着时间的改变而发生改变,用户最近评分的影响力比以前评分的影响力更大.对没有空间信息的数据集,采用复杂网络拓扑布局算法把相关联的用户排布成用户空间网络布局.通过实验验证了该算法在准确性方面有显著的提高.

摘要： 随着计算机技术的发展,用计算机辅助设计是一个比较重要的技术,汽车布局是一个很复杂的过程,涉及到汽车的重心,体积等多目标的优化.布局问题属于一个很难求得的最优解的问题,在实际布局中需要考虑各个布局之间的关系,更兼涉及到多目标优化更加复杂,本文主要着重解决汽车布局中的多约束处理问题.

摘要： 在纳米级工艺下，互连线所造成的延时已经成为影响设计性能的主要因素。随着晶体管尺寸的缩小，单位面积上可集成的晶体管数目越来越多，集成度的提高意味着要在单位面积内布放更多的信号线，这对于纳米级物理设计来说，可谓是一项严峻的挑战.在物理设计的过程中,存在一些特殊的情况导致布局困难,针对这种情况结合工程实践运用基于力指向方法的可布通性驱动的布局算法,分析其对于时序优化所带来的好处和并解决力指向方法中其存在的问题,旨在提高布局布线的质量效果和设计的性能,减小互联线延时和互联线之间的串扰.最后,通过分析比较采用这种方法相对于ICC布线器所获得的优势.

摘要： 本文对一种基于力驱向的解析式快速总体布局算法进行了探索研究,该算法以优化二次线长为目标,采用回型边框模型消除二次规划求解造成的模块重叠问题.本文首先论证回型边框模型的有效性和合理性,然后实现该算法并通过大量实验数据探索影响布局结果的几个因素如何影响布局结果,进而在实验中对参数和策略进行调整,验证其可行性和有效性.随着电路规模越来越大,该算法更能满足实际需求.

摘要： 社区挖掘算法能够在复杂社会网络中发现社区,却无法精确区分社区边界点,也没有考虑挖掘结果可视化.力导引布局算法是社会网络信息可视化领域的主流布局算法,但是无法反映网络中社区的聚簇特性.因此,提出了社区挖掘分析布局(community detection analysis layout,CDAL)算法来解决这一问题.该算法通过引入度中心度和结构紧凑度对力导引算法进行改进,并采用分层布局的方式实现社会网络的可视化.通过对3个经典社区网络的实验,验证了算法在社区挖掘分析与显示方面的优越性.

摘要： 本文提出了一种高效的启发式标准单元布局算法.该算法在优化布局过程中采用改进的等分节点法寻找单元目标位置,同时结合局部寻优的启发式算法,对MCNC标准单元测试电路进行实验,其结果与Timber Wolf7.0相比,在花费相当的时间里电路布局的总线长度平均减少了16﹪.另外,本算法对为避免单元重叠而被迫移动单元造成的线网长度改变量进行精确计算,很好地支持了后续时延驱动优化的布局算法.

摘要： 本文以弯管机布局设计为背景提出了一种基于工程约束规则的层次推进布局算法。首先根据布局物体间的约束关系把布局物体分成若干布局层，然后对布局层由高到低逐层进行布局，有效地降低了布局问题求解的复杂度。同时，在布局过程中引进了工程约束规则，加快了布局问题的求解，布局结果更符合实际要求。

摘要： 基于最小自由度优先的算法是一种有效的确定性布局算法,能够快速有效的解决布局问题,本文改进了原算法中局部互连的自由度,并新提出了一种全局互连的自由度,实验结果证明,该方法在得到较好面积利用率的同时改善线长的效果.

摘要： 树图是一种流行的利用包含关系表达层次化数据的可视化方法.由于其呈现数据时高效的空间利用率和良好的交互性,受到众多的关注,得到深入的研究,并在科学、社会学、工程、商业等领域都得到了广泛的应用.文中从树图的布局算法、交互方法、改进和变种、应用领域和用户评价研究等角度,对树图可视化及其扩展方法的基础和研究前沿进行了综述,并对树图可视化方法的前景进行了展望.

摘要： 本发明涉及一种基于遗传算法的输电网潮流图自动布局优化算法及系统。该算法包括以下步骤：一，初始化电网拓扑信息，读取电网拓扑中与设备列表相关的节点集NC。二、创建初始种群P，并设定节点遍历计数i，从1遍历至x；生成随机数Rand，从节点集NC中随机选取Rand个NCi，组成染色体Pi，将Pi添加至种群P中。三、计算种群P中每个染色体Pi的适应度值。四、对种群P中的每个染色体Pi执行交叉操作和变异操作。五、判断分析员是否给出了结束生成的命令。六、展示最终排布结果。本发明的算法及系统能够解决现有的潮流分析过程中，需要花费大量时间对输电网络节点和线路进行手动调整而使电网网损分析效率低下的问题。

摘要： 本发明公开了一种DCS逻辑算法图中算法页的元素布局及连线的处理方法，包括建立至少一个具备完整逻辑功能的算法组态算法页，所述算法页至少配置有逻辑组态区域，用于放置DCS逻辑算法所需元素；构建DCS逻辑算法所需元素，并将所述元素放入所述逻辑组态区域，所述元素包括输入变量、输出变量、算法块；布置多个所述输入变量位于所述逻辑组态区域的二维坐标空间内的坐标值X或Y相同，布置多个所述输出变量位于所述逻辑组态区域的二维坐标空间内的坐标值X或Y相同，各输入变量与输出变量的坐标值X或Y不等，使各所述输入变量、输出变量、算法块在所述逻辑组态区域内非交叉、非重叠显示；将各输入变量、输出变量与算法块相应的引脚连线。

摘要： 本发明公开了一种基于交叉点算法和模拟退火算法的线路布局方法，涉及线路布局方法。目前，无法在出线点的所有连线顺序位置、通道内走线顺序未知的情况下对交叉点进行估算。本发明包括以下步骤：获取布线图；根据交叉点算法计算走线交叉点个数；根据走线交叉点个数、走线总长度、图形空间利用率、布置位置设置目标函数f(a)；执行扰动，产生新的布局，计算目标函数f(b)；计算Δf=f(b)‑(a)；判断是否Δf≤0，若是，则接受新的布局；若否则按模拟退火算法接受新解；判断是否满足终止条件，若否，则缓慢降低温度。本技术方案能在所有连线顺序位置、通道内走线顺序未知的情况下对交叉点进行估算，估算方便，在计算交叉点后再进行扰动计算，使得布局更为合理。

摘要： 本发明涉及一种基于遗传算法的输电网潮流图自动布局优化算法及系统。该算法包括以下步骤：一，初始化电网拓扑信息，读取电网拓扑中与设备列表相关的节点集NC。二、创建初始种群P，并设定节点遍历计数i，从1遍历至x；生成随机数Rand，从节点集NC中随机选取Rand个NCi，组成染色体Pi，将Pi添加至种群P中。三、计算种群P中每个染色体Pi的适应度值。四、对种群P中的每个染色体Pi执行交叉操作和变异操作。五、判断分析员是否给出了结束生成的命令。六、展示最终排布结果。本发明的算法及系统能够解决现有的潮流分析过程中，需要花费大量时间对输电网络节点和线路进行手动调整而使电网网损分析效率低下的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于群体智能的原烟养护无线传感器布局优化算法，属于原烟养护领域，所述的无线传感器布局优化算法采用以下步骤实现：步骤1.建立三维环境的无线传感器优化模型：步骤2.利用改进后的鲸鱼优化算法对传感器布局进行优化；步骤3.对优化结果进行检验。本发明提出的优化布置方法能有效替代之前的多数量传感器布置方法，即在现实企业生产中采用文中方法可以有效降低传感器布局的数量，从而降低实际企业投入成本。

摘要： 本发明公开了一种改进蚁群算法的智慧农业传感器布局优化方法，具体如下：步骤1、土壤中随机布局有多个传感器节点，每个传感器节点采集土壤墒情数据并对其进行预处理；其中，预处理后的土壤墒情数据简记为数据；步骤2、根据步骤1预处理后的土壤墒情数据建立数据冗余度模型和网络能量损耗模型，将数据冗余度模型和网络能量损耗模型加入启发函数中，从而得到改进后的启发函数，引导蚁群搜索能够降低数据冗余度和网络能量损耗的传感器节点布点路径；步骤3、采用改进后的概率转移公式引导蚂蚁从起点向终点方向移动，防止在搜索路径的过程中出现绕路情况，以便搜索出能够降低数据冗余度和网络能量损耗的传感器节点布点路径。本发明节约网络能耗。

摘要： 本申请提出的基于欧拉路径算法的自动布局方法、装置及存储介质中，可以根据待摆放的MOS管的特征参数对其进行分类，得到多个MOS管分组，然后分别对每组MOS管中的MOS管的栅极序列，以MOS管的漏极和源级作为图论的节点，判断图论的节点是否构成欧拉路径，如果图论的节点未构成欧拉路径，则在图论中将度为奇数的节点增加预设元器件，以将未构成欧拉路径的节点转换为构成欧拉路径的节点，再根据构成的欧拉路径的中的排列顺序将MOS管进行摆放，形成摆放后的多个MOS管分组序列。本申请提出的方法，实现了MOS管的自动布局，从而减少了人工考虑集成电路设计MOS管布局需要的时间，同时保证了MOS管有源区正确的被共用，减少了版图占用面积，缩短了集成电路设计周期。

摘要： 本发明公开了一种耦合SWMM模型和GDE3算法的LID设施空间优化布局方法，该方法步骤包括：构建SWMM模型对不同的LID设施空间布局进行水文效应模拟和评估，获取研究区径流削减率；构建成本计算器获取不同的LID设施空间布局下的总建设费用；建立LID设施空间布局多目标决策模型，确定LID布局的决策变量，以LID设施总建设费用最小、研究区径流削减率最大为目标函数，确定边界条件；GDE3算法通过交叉变异生成决策变量，输入至SWMM模型和成本计算器中，获取研究区径流削减率和总建设费用，采用非支配排序和拥挤距离计算得到LID设施空间布局多目标决策模型中决策变量的最优解集。本发明能够提高搜索能力，获取更高的径流削减率。

摘要： 一种基于解析布局算法的数据路径布局方法，包括以下步骤：根据数据路径输入信息建立数据流约束模型；根据约束条件建立数据流约束模型；根据每条数据流的约束模型计算数据路径损失函数；计算整体损失函数；根据所述整体损失函数，对数据路径进行布局。本发明的基于解析布局算法的数据路径布局方法，在全局布局过程中同时考虑数据路径将自动获得布局最优解，减少电路布局的开发时间并提高芯片的性能与集成度，大大降低芯片设计工程师的工作量，具有很高的应用前景。

摘要： 一种基于解析布局算法的数据路径布局方法，包括以下步骤：根据数据路径输入信息建立数据流约束模型；根据约束条件建立数据流约束模型；根据每条数据流的约束模型计算数据路径损失函数；计算整体损失函数；根据所述整体损失函数，对数据路径进行布局。本发明的基于解析布局算法的数据路径布局方法，在全局布局过程中同时考虑数据路径将自动获得布局最优解，减少电路布局的开发时间并提高芯片的性能与集成度，大大降低芯片设计工程师的工作量，具有很高的应用前景。