[发明专利]基于多层次方法和离散粒子群的赋权超图优化划分方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电路划分和云计算任务调度中基于多层次方法和离散粒子群的赋权超图优化划分方法。

背景技术

现有技术的划分系统中有若干种结点的划分方法，这些划分方法从依赖关系数目最小、划分后结点子集的结点数目均匀分布等不同的方面来实现，主要有基于迁移的划分方法、水平嵌套划分方法和多层次划分方法等。

基于迁移的划分方法。该方法首先产生结点的随机初始划分，同一个结点不能同时属于两个结点子集。在迁移优化阶段，从两个结点子集中各选取一个结点进行成对交换，这两个结点分别属于两个不同的结点子集且收益最大，从而每次都利用交换过程最大限度地改进结点划分质量。记录割切达到最小值时刻的结点划分结果，且一旦交换了所选择的两个结点，在整个迁移过程余下的优化改进中，将这两个结点锁定使得它们不再被选中。重复上述过程直到所有可能的结点都经过迁移之后，回滚到累计收益最大值即割切最小值的时刻。该划分方法得到的结点划分结果不稳定，离散性很大，因此限制了该划分方法所能解决问题的规模。

水平嵌套划分方法。该方法首先选择一个结点，将这个结点标上号码0，然后将所有和这个结点相连的结点标上号码1，之后对于那些还未标上号码，但是和已经标上号码的结点相连的结点，将其标号为相连结点的号码加1。直到一半的结点标上号码，标号过程才结束。那些已经标上号码的结点集合设为一个结点子集，其他结点为另一个结点子集。该划分方法只有在选取的初始结点接近外围时，得到的结点划分结果相对较好，总的来说该结点划分结果也不稳定。

多层次划分方法。Karypis针对结点规模达到几百万的划分问题，提出了多层次划分的概念，在相对较短的时间内可以得到高质量的划分。该方法包含粗化、初始划分和迁移优化三个阶段。首先，它采用随机匹配策略将某些结点结合在一起，得到下一水平层的粗化图，重复此过程直到粗化图足够小为止，即得到一个最小图。然后，采用划分方法对最小图进行对分，得到一个初始划分。之后，将最小图投影回初始图，在每一水平层的细化划分中，按照贪心原则选择收益值最大的结点进行迁移优化，得到最后的结点划分结果。

多层次划分方法在电路划分和云计算任务调度中的应用。自多层次划分的概念提出以来，得到了广泛地重视，并应用在电路划分和云计算任务调度等多个研究领域。

2008年中国专利局公告的由冷明、郁松年和孙凌宇申报，中国专利号为200710043765.3号《基于多水平划分法的大规模集成电路划分方法》的发明专利，针对现有技术方案中因采用随机策略进行匹配和贪心原则进行迁移优化，导致无法逃离局部最优的划分，提供了一种改进的基于多水平划分法的大规模集成电路划分方法，有效地提高了大规模集成电路划分的效率和性能。该发明专利在多水平划分方法的粗化阶段，通过对结点属性进行赋权无向图中所有结点的核值求解排序，按照基于结点核值的非严格降序访问处于未匹配状态的结点，依据一定规则对其进行匹配，从而将连接性好的结点合并在一起；在多水平划分方法的优化阶段，采用免疫克隆优化程序改进贪心原则的局部搜索方法，对在每一水平层投影的划分进行优化，借助克隆操作、克隆变异操作、接种免疫疫苗操作和克隆选择操作，使得改进后的方法在利用启发信息搜索局部最优解的同时，能更自由地对具有潜力的解空间进行搜索，增加全局搜索能力。

2012年中国专利局公告的由孙凌宇、冷明和冷子阳申报，中国专利号为201210155738.6号《基于多水平划分法和赋权超图的大规模集成电路划分方法》的发明专利，针对采用赋权无向图作为大规模集成电路划分问题的数学模型，存在着赋权无向图最优划分和大规模集成电路最优划分的不一致性，提供了一种基于多水平划分法和赋权无向超图的大规模集成电路划分方法，进一步提高了大规模集成电路划分的效率和性能。该发明采用赋权无向超图对电路划分问题进行数学建模，其中电路逻辑单元表示为赋权无向超图中的结点，电路单元间的连线表示为赋权无向超图中的超边。相比赋权无向图而言，赋权无向超图为电路提供了更为精确的模型：每条超边可以连接两个以上的结点，对应于电路单元间的信号可以连接两个以上的电路逻辑单元。该发明将大规模集成电路划分问题转换为赋权无向超图划分问题，其中大规模集成电路划分问题要求每个电路子集所包含的电路逻辑单元数目相等，对应于赋权无向超图划分问题的平衡约束条件，划分结果使得这些电路子集之间的内连线数据达到最小，对应于赋权无向超图划分问题的最小化总割切。