In dieser Arbeit werden neuartige evolution re Partitionierungsalgorithmen auf Schaltungsebene vorgestellt, um die Automatisierung des physikalischen VLSI-Designs zu optimieren. Sie geht auf die Einschr nkungen traditioneller Partitionierungsmethoden ein, indem sie verbesserte Techniken wie den Modifizierten Genetischen Algorithmus (MGA), die Modifizierte Partikelschwarmoptimierung (MPSO) und einen neuen Graph Cellular Automata (GCA) Ansatz einf hrt. Diese Algorithmen zielen darauf ab, die Schnittgr e zu minimieren, die Verbindungsverz gerungen zu reduzieren und die Gesamtleistung der Schaltung zu verbessern. Die experimentelle Validierung anhand von ISCAS'85-Benchmark-Schaltungen best tigt die Effizienz und berlegenheit der vorgeschlagenen Methoden in Bezug auf Partitionsqualit t und Rechenzeit.
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