结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线

逃逸布线是印刷电路板设计的一个重要组成部分.针对并行逃逸布线的方法用于较大规模电路板布线时速度慢且结果不够好的问题,该文提出一种结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线方法.首先,通过代价预估函数确定引脚的布线顺序,使用改进A*算法初始化有序逃逸布线.接着,优化同长度布线路径,调整拥挤区域布线路径.最后,使用A*算法和广度优先搜索进行拆线重布.实验结果表明,该方法对给出的所有测试用例都实现了100％的逃逸,得到有序逃逸路径的可行解非常接近最优解,CPU时间比布尔可满足性问题(SAT)算法与最小费用多商品流(MMCF)算法平均减少分别约为95.6％,?97.8％,总体线长也接近最优.提出的方法能够明显减少寻找可行解的时间,提高布线质量.     

贝叶斯极限梯度提升机结合粒子群算法的电阻点焊参数预测

电阻点焊是多种因素交互作用的复杂过程。该过程的复杂性加上数据规模小和工艺不稳定问题使得难以建立精确的数学模型来对电阻点焊参数进行预测。该文提出一种将贝叶斯极限梯度提升机(Bayes-XGBoost)与粒子群优化(PSO)算法结合的方法,对厚度为0.15 mm的镍片和0.4 mm的不锈钢电池正极帽选取合适的样本特征和样本组合;利用极限梯度提升机(XGBoost)的非线性切分能力和防控过拟合机制对点焊工艺参数进行正向训练,并引入贝叶斯优化为梯度提升机选取最佳超参数;利用粒子群优化算法的全局寻优能力,对可变目标值的工艺参数进行反向预测,从而得到最优工艺参数。电阻点焊实验表明该方法比文中其他对比算法具有较强的综合性能,能够有效辅助点焊工艺。     

结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线

逃逸布线是印刷电路板设计的一个重要组成部分。针对并行逃逸布线的方法用于较大规模电路板布线时速度慢且结果不够好的问题,该文提出一种结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线方法。首先,通过代价预估函数确定引脚的布线顺序,使用改进A*算法初始化有序逃逸布线。接着,优化同长度布线路径,调整拥挤区域布线路径。最后,使用A*算法和广度优先搜索进行拆线重布。实验结果表明,该方法对给出的所有测试用例都实现了100%的逃逸,得到有序逃逸路径的可行解非常接近最优解,CPU时间比布尔可满足性问题(SAT)算法与最小费用多商品流(MMCF)算法平均减少分别约为95.6%, 97.8%,总体线长也接近最优。提出的方法能够明显减少寻找可行解的时间,提高布线质量。     

贝叶斯极限梯度提升机结合粒子群算法的电阻点焊参数预测

电阻点焊是多种因素交互作用的复杂过程.该过程的复杂性加上数据规模小和工艺不稳定问题使得难以建立精确的数学模型来对电阻点焊参数进行预测.该文提出一种将贝叶斯极限梯度提升机(Bayes-XGBoost)与粒子群优化(PSO)算法结合的方法,对厚度为0.15 mm的镍片和0.4 mm的不锈钢电池正极帽选取合适的样本特征和样本组合;利用极限梯度提升机(XGBoost)的非线性切分能力和防控过拟合机制对点焊工艺参数进行正向训练,并引入贝叶斯优化为梯度提升机选取最佳超参数;利用粒子群优化算法的全局寻优能力,对可变目标值的工艺参数进行反向预测,从而得到最优工艺参数.电阻点焊实验表明该方法比文中其他对比算法具有较强的综合性能,能够有效辅助点焊工艺.