CAD(Computer-Aided Design)에서의 분할(partitioning)은 기능의 최적화를 위해 대상의 그룹화(grouping)로 레이아웃(layout)에 면적과 전파지연 최소화를 위해 함께 위치할 소자를 결정하는 문제 또는 스케쥴링이나 유닛 선택을 위한 HLS(high level synthesis)에서의 변수나 연산에 대한 집단화 (clustering) 문제들을 포함하여 분할 문제에서 해를 얻기 위해 Kernighan-Lin 알고리즘 Fiduccia Mattheyses heuristic, 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 회로 분할 문제에 대하여 유전 알고리즘(GA; genetic algorithm)을 이용한 해 공간 탐색(soultion space search)방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였다.
In computer-aided design, partitioning is task of clustering objects into groups to that a given objection function is optimized It is used at the layout level to fin strongly connected components that can be placed together in order to minimize the layout area and propagation delay. Partitioning can also be used to cluster variables and operation into groups for scheduling and unit selection in high-level synthesis. The most popular algorithms partitioning include the Kernighan-Lin algorithm Fiduccia-Mattheyses heuristic and simulated annealing In this paper we propose a genetic algorithm searching solution space for the circuit partitioning problem. and then compare it with simulated annealing by analyzing the results of implementation.
