【摘 要】
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随着科学技术和制造工艺的不断发展进步,CMOS技术器件的特征尺寸也越来越逼近物理极限,给电路带来如短沟道效应、互连延时及寄生效应、功耗高等问题。这些问题严重制约着集成电路的进一步发展。因此,研究人员开始转向研究新型纳米技术器件以期替代传统CMOS器件。20世纪90年代提出了量子元胞自动机（Quantum-dot cellular automata,QCA）,具有运算速度极快、集成度高和低功耗等优良
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随着科学技术和制造工艺的不断发展进步,CMOS技术器件的特征尺寸也越来越逼近物理极限,给电路带来如短沟道效应、互连延时及寄生效应、功耗高等问题。这些问题严重制约着集成电路的进一步发展。因此,研究人员开始转向研究新型纳米技术器件以期替代传统CMOS器件。20世纪90年代提出了量子元胞自动机（Quantum-dot cellular automata,QCA）,具有运算速度极快、集成度高和低功耗等优良性能而被认为一种极具研究发展潜力的纳米器件。QCA电路的自动布局布线是自动化设计的关键步骤,目前在理论和算法实现上还存在诸多不足,限制了自动化设计工具的开发。为了克服当前问题,第一,本文分析了QCA电路布局布线的相关概念和算法设计时必须考虑的重点技术问题,如时钟约束、时钟同步性约束和线路交叉等。第二,总结算法设计的一般性流程,分析各流程完成的工作以指导算法的设计。第三,本文对QCA电路布局布线问题的进行建模,明确了算法的输入和各约束条件的数学表示。然后,本文设计并使用C++编程语言实现了基于电路分级和基于遗传算法的两种不同的布局布线算法方案。电路分级算法是图论知识的应用,遗传算法则是启发式搜索策略。本文详细分析了电路分级和遗传算法布局布线方案的基本原理、路径计算算法、节点放置与路由和结果输出等内容。两种算法均实现QCA电路的自动布局布线,并且由用户选择时钟方案输出满足相关约束条件的门级布局。最后,比较分析了两种算法在布局布线时的优缺点。
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