Аннотация:На сегодняшний день существуют различные алгоритмы логического синтеза управляющих систем, базирующиеся на разных системах эвристик. При этом различные алгоритмы демонстрируют различную эффективность на различных типах схем. Кроме того, данная эффективность может определяться исходя из ряда критериев (площадь, занимаемая схемой на кристалле, общая задержка по критическому пути, потребляемая мощность и т.д.). Синтезирующие алгоритмы нового типа должны осуществлять синтез отдельных частей большой ИС, исходя из дифференцированных критериев, применяя различные классы алгоритмов. Первым этапом к построению таких алгоритмов может служить решение задачи определения областей компетентности уже существующих алгоритмов логического синтеза. При этом областью компетентности алгоритма оптимизации называется подмножество в пространстве характеристик входного описания, для которых данный алгоритм оптимален по выбранному критерию.
Задачу определения областей компетентности естественно решать методами распознавания образов. В работе продемонстрирован подход к задаче распознавания, когда пространство признаков a priori не определено и не ясно, как его определять. Не смотря на то, что задача формирования признакового пространства переборная, подход демонстрирует удовлетворительные результаты даже на персональном компьютере.
Литература
1. Бонгард М.М. Проблема узнавания. М.: Наука, 1967.
2. SIS. A System for Sequential Circuit Synthesis / Dep. of Electrical Engineering and Comp. Science Univ. of California, Berkeley. Electronic Res. Lab, Memorandum No. UCB/ERL M92/41.