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一个接近最佳的平行平面化算法.

Y Takefuji, K C Lee

    Science (New York, N.Y.)
    |September 15, 1989
    PubMed
    概括
    此摘要是机器生成的。

    本研究介绍了一种近乎最佳的并行平面化算法,使用神经网络将图形嵌入平面上. 该算法有效地生成平面子图,并将其嵌入常时,帮助复杂的电路设计.

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    科学领域:

    • 计算机科学 计算机科学
    • 图形理论 图形理论
    • 人工智能的人工智能

    背景情况:

    • 图形平面化对于电子设计自动化至关重要.
    • 现有的算法可能是计算密集型的.
    • 高效嵌入平面图是一个持续的挑战.

    研究的目的:

    • 为了呈现一个接近最佳的平行平面化算法.
    • 开发一种基于神经网络的图形嵌入方法.
    • 为了实现平面子图生成和嵌入的恒定时间复杂度.

    主要方法:

    • 使用一个N x N神经网络数组,其中N代表顶点的数量.
    • 开发了一个平行算法用于图形平面化.
    • 专注于生成接近最大的平面子图.

    主要成果:

    • 该算法在平面化方面取得了接近最佳的结果.
    • 该系统成功地在单一平面上嵌入平面子图.
    • 已经证明了嵌入过程的时间复杂度为O(1).

    结论:

    • 提出的基于神经网络的算法为图形平面化提供了有效的解决方案.
    • 时间复杂度为O{\displaystyle O} ,使其适合实时应用.
    • 适用于多层问题,如印刷电路板设计和VLSI路由.