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公开(公告)号：CN112733484B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110086124.6
申请日：2021-01-22
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/394 , G06F30/398 , G06F111/04 , G06F115/06
Abstract: 本发明提出一种基于多策略优化的Slew约束下的X结构Steiner树构造方法，包括以下步骤：步骤S1：结合三角剖分方法和最小生成树方法获得点集为引脚集的最小生成树；步骤S2：生成用于记录引脚以及障碍之间的信息的预查表，并将最小生成树转换成Steiner树；步骤S3：进行重布线，通过消除布线中经过障碍的较长片段并重新布线以降低Slew大小，使Steiner树部分满足Slew约束；并采用精炼策略，以进一步减少Steiner树的布线代价；步骤S4：逐个计算并修正不满足Slew约束的布线，使得内部树完全满足Slew约束。经过实验表明，本发明方案在线长及算法运行时间上均取得最优的结果。
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公开(公告)号：CN111709214B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010559962.6
申请日：2020-06-18
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/394 , G06N3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于离散粒子群优化的轨道规划方法，包括以下步骤：步骤S1:根据总体布线得到的结果中,同时从全局线网和局部线网中提取线段，并创建轨道;步骤S2：根据得到的轨道，考虑线长成本、重叠成本和障碍成本，并采用改进的离散粒子群优化算法寻找，得到初步的轨道规划方案；步骤S3:采用拆线‑重绕技术，进一步优化初步的轨道规划方案，得到最优的轨道规划方案。本发明有效解决总体布线和详细布线之间不匹配的问题。
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公开(公告)号：CN110069866B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201910341387.X
申请日：2019-04-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于群体智能算法的压力容器设计方法，采用高斯变异和混沌理论改进蝗虫算法并优化压力容器成本最小化的设计问题。压力容器设计问题可以抽象成4个结构参数，4个约束条件和1个目标函数的数学模型用于算法的优化设计。从设计的数据可以看出，本发明所提出的算法（GC‑GOA）能够较好的设计出成本较小的压力容器。
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公开(公告)号：CN109727246B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201910077607.2
申请日：2019-01-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于孪生网络的对比学习图像质量评估方法。首先，将待训练的图像做局部对比度归一化处理，然后划分为图像块，并生成图像对；其次，设计孪生卷积神经网络的结构，使用所设计的网络训练图像质量评估模型；最后，将待测图像划分为图像块，并生成图像对。利用训练好的模型预测所生成的所有待预测图像对的质量优劣，得出所有图像的质量排名，根据排名得出每张图像的质量分数。本发明方法提出将图像质量评价问题转换为图像块之间的质量对比问题，利用图像块间的两两对比，通过统计每张图和其他图像对比的结果来获得每张图像的质量得分，能显著提高无参照图像质量评估性能。
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公开(公告)号：CN111310409B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010126180.3
申请日：2020-02-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/392 , G06F30/331 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种优化时分复用技术的多阶段FPGA布线方法，包括以下步骤：步骤S1:采集FPGA集合、FPGA连接对集合、线网集合和线网组集合；步骤S2:根据FPGA集合、FPGA连接对集合、线网集合和线网组集合，在未分配TR的情况下获取线网的布线拓扑；步骤S3:根据每个线网组的时延情况的不同，为每个线网的每条边分配对应的TR；步骤S4:循环进行TR缩减和边合法化，迭代优化TR值大于预设值的线网组,直到满足迭代终止的条件时，得到最优布线方案。本发明可以优化多FPGA原型系统的片间信号延迟和可布线性问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114065626A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111352829.4
申请日：2021-11-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06N3/12 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种求解复杂约束优化问题的多策略混合麻雀搜索方法。通过在初始化阶段引入基于对位学习策略，获得更优的初始种群；在更新种群阶段结合差分进化算法扩展算法探索和开发能力；最后，引入基于社区学习策略对种群进行精炼，进一步平衡局部搜索和全局搜索能力，并保持种群的多样性。本发明方法对比其他先进优化算法是非常具有竞争力。
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公开(公告)号：CN114065625A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111351876.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种基于子空间搜索的高维多目标协同进化方法。首先对待优化问题进行分析，将决策空间划分为收敛性子空间和多样性子空间，在方法前期和后期分别对收敛性子空间和多样性子空间进行搜索，其次利用一个归档集保留种群进化中所出现的收敛性较好的精英个体，将归档集的精英个体与种群个体进行交配.然后，对种群进行非支配排序，利用所提出的带惩罚因子的指标得到种群中分布广泛的边界个体；最后根据个体之间的夹角来选择个体，从而维持种群的多样性。本发明方法能够提高种群的收敛性与方法搜索的效率。
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公开(公告)号：CN113836842A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111132405.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/30 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F115/12
Abstract: 本发明涉及一种考虑流体操作和通道存储的连续微流控生物芯片设计方法，包括以下步骤：步骤S1:根据时序图，计算每一个操作的优先权,并通过基于体积感知的绑定和调度算法，得到已分配的组件表和一组考虑流体运输、移除和通道存储的运输任务表；步骤S2:根据组件表，基于记忆化搜索的布局算法将组件分配到生物芯片的确切位置中；步骤S3:根据布局结果和运输任务表，使用流路驱动的布线算法建立流体端口与组件和组件之间的有效连接，并且针对存储任务布置可容纳的流通道，完成连续微流控生物芯片架构设计。本发明芯片所有运输任务能够在没有冲突的情况下执行，并且存储流体能够有效的放置在所选择的流通道中。
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公开(公告)号：CN113807042A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111132198.5
申请日：2021-09-27
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/39 , G06F30/25 , G06N3/00 , G06F113/08 , G06F115/12 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种连续微流控生物芯片下基于序列对的流层物理设计方法，包括以下步骤:步骤S1:基于序列对表示方法，在组件布局阶段通过离散粒子群优化算法得到组件布局解;步骤S2:在布线阶段将组件对之间的曼哈顿距离作为布线顺序的考虑依据，并通过基于协商布线算法进行布线；步骤S3:将根据布线的反馈信息进行针对流通道交叉点区域的布局调整;步骤S4:从而衔接组件布局与流通道布线阶段,并判断布局调整后的流层物理设计结果是否得到进一步优化，若是则循环步骤S3‑S4，若否则完成流层物理设计。本发明以优化流通道交叉点数量、芯片面积和流通道长度为目标，最终得到高质量流层物理设计方案。
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公开(公告)号：CN108182109B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201711468801.0
申请日：2017-12-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及云计算技术领域，特别是一种云环境下的工作流调度与数据分配方法，包括如下步骤：获取云平台当前的工作流；根据调度模型计算工作流中每个任务的高度，并按照高度升序排列任务；使用粒子群优化算法，以工作流的执行时间以及执行成本为优化目标，获得全局最优的粒子编码；将全局最优的粒子编码解码成工作流调度与数据分配方案并输出。该方法考虑了数据存储，减少了跨节点之间的传输时间，优化了云平台中工作流的任务执行效率和执行成本。
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