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龙图腾网获悉福州大学申请的专利采用基于多阶段搜索的约束多目标进化方法的超大规模集成电路物理设计的布线优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115859825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211609973.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权采用基于多阶段搜索的约束多目标进化方法的超大规模集成电路物理设计的布线优化方法是由刘耿耿;鲁任;裴镇宇设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本采用基于多阶段搜索的约束多目标进化方法的超大规模集成电路物理设计的布线优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多阶段搜索的约束多目标进化方法。在方法的三个阶段采用不同的搜索策略。为使种群快速穿越大型不可行区域、逼近Pareto前沿，方法在第一阶段不考虑约束条件，利用一种收敛性指标引导种群搜索；第二阶段采用一组均匀分布的权重向量来维持种群的多样性，并提出一种改进的epsilon约束处理策略，保留不可行区域中的高质量解；第三阶段采用约束优先原则，将搜索偏好集中在可行区域以保证最终解集的可行性。

本发明授权采用基于多阶段搜索的约束多目标进化方法的超大规模集成电路物理设计的布线优化方法在权利要求书中公布了：1.一种采用基于多阶段搜索的约束多目标进化方法的超大规模集成电路物理设计的布线优化方法，其特征在于，包括： 1CMOP问题： 一个具有m个目标函数的约束多目标优化问题CMOP表述为： minFx＝f1x,f2x,...,fmxT s.t.gix≤0,i＝1,2,...,l hjx＝0,j＝l+1,l+2,...,n x＝x1,x2,...,xd∈S x是d维决策向量，S是决策空间，Fx由m个目标函数f1x,f2x,...,fmx组成，gix是第i个不等式约束，hjx是第j个等式约束，l和n-l分别是不等式约束和等式约束的个数； 在超大规模集成电路物理设计的布线问题中，为使布线在减少线长的同时也能够满足时序约束，需要同时优化线长和源点到某一汇点的最长距离，即半径；因此，它具有2个目标函数f1x和f2x分别计算线长和半径，有不等式约束g1≥0表示布线中每个引脚的松弛值非负以保证时序的规范性，其计算公式如下： f1x＝∑edge∈xWLedge-WLrep edge表示两个引脚之间的边，WLedge表示edge的线长，WLrep表示重复边的线长； v表示引脚，leafx表示x的叶子节点的集合，pathv表示从源点到引脚v的路径； g1x＝ratv-aatv,v∈x ratv为引脚v信号的要求到达时间，aatv为引脚v信号的实际到达时间； 2约束违反度： 约束违反度用于衡量个体的违反约束的程度； 3收敛性指标： 第一阶段搜索将约束多目标优化问题CMOP转化为不考虑约束的单目标问题，利用收敛性指标conv保留收敛性较好的个体，实现种群快速穿越不可行区域； 4第一阶段环境选择： 第一阶段依据收敛性指标进行个体选择；计算种群Pt中个体的收敛性指标convx，更新最大约束违反度εmax；对种群Pt中随机抽取两个个体xa和xb，如果convxa≤convxb，那么子代个体p＝xa；如果convxa＞convxb，那么子代个体p＝xb；将个体p放入交配池中，生成子代种群O，将子代种群O与父代种群Pt合并，计算合并后的种群中个体的收敛性指标convx，选出最好的N个个体作为下一代种群Pt+1； 5多样性维持机制：为扩大方法的搜索范围，采用Tchebycheff分解方法，将约束多目标优化问题CMOP化为一组单目标优化问题并同时进行优化； 提出一种改进的epsilon约束处理策略，根据种群中的可行解比例自适应调整搜索偏好，具体计算公式如下： 其中，frt是第t代种群中可行解的比例，λ、δ和γ是控制约束松弛的参数，λ取值范围是[0,1]；α和β是控制方法在可行区域和不可行区域的搜索偏好的参数，εmax是种群中约束违反度最大值； 6第二阶段环境选择： α和β将在可行区域和不可行区域的搜索偏好划分为了三个等级；当frt＜α时，种群中存在大量不可行解，此时ε的值会随着迭代次数的增加指数减小，从而得到更多的可行解；当α≤frt＜β时，种群中可行解与不可行解的比例较为平衡，随着方法不断搜索，ε以预定的速率减小；当frt≥β时，种群中大部分个体为可行解，ε缓慢减小，从而保留少部分的不可行解； 7约束优先原则： 第三阶段采用约束优先原则对个体进行选择； 8第三阶段环境选择： 经过前两个阶段的搜索之后，种群已收敛至Pareto前沿附近，即多样性和收敛性均较好的条件下，第三阶段中优先选择约束违反度较小的个体，引导剩余的不可行解向可行区域搜索，保证最终种群的可行性；对于约束违反度相同或是可行解而言，优先选择收敛性指标更好的个体。

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