Resumen

En el proceso de diseño automático de placas de circuito impreso (PCB), la fase siguiente a la colocación de celdas es el encaminamiento. Por otra parte, el proceso de enrutamiento es un problema notoriamente difícil, e incluso el problema de enrutamiento más simple que consiste en un conjunto de redes de dos pines es conocido por ser NP-completo. En esta investigación, nuestra región de enrutamiento se tesela primero en una matriz uniforme Nx×Ny de celdas cuadradas. El objetivo final de un problema de enrutamiento es lograr un enrutamiento automático completo con una necesidad mínima de intervención manual. Por lo tanto, es necesario establecer el camino más corto para todas las conexiones. Aunque el algoritmo clásico de Dijkstra garantiza encontrar el camino más corto para una sola red, cada red enrutada formará obstáculos para caminos posteriores. Esto añadirá complejidad al enrutamiento de redes posteriores y hará que su enrutamiento sea más largo que el camino óptimo o, a veces, imposible de completar. El encaminamiento secuencial actual suele aplicar métodos heurísticos para refinar la solución. A través de este proceso, todas las redes se redirigen en un orden diferente para mejorar la calidad del enrutamiento. Por ello, nos hemos visto motivados a aplicar el recocido simulado, uno de los métodos metaheurísticos, a nuestro modelo de enrutamiento para producir mejores candidatos de secuencia.

• Materias:Modelado Sensores inalámbricos Parámetros de control Metamodelos Multimedia metamodelo Sistema de control
• Subjects:Modeling Wireless sensors Control parameters Metamodels Multimedia metamodel Control system
• Palabras claves:camino más corto, encaminamiento automático completo, problema de encaminamiento más sencillo, matriz uniforme Nx×Ny, proceso, encaminamiento, garantías del algoritmo, diseño automático, mejores candidatos, colocación de celdas
• Keywords:shortest path, complete automatic routing, simplest routing problem, uniform Nx×Ny array, process, routing, algorithm guarantees, automatic design, better candidates, cell placement