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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-05-29 10:50 SA法のコスト関数として配置品質判定ニューラルネットワークを用いた再構成可能デバイスの配置アルゴリズムの提案 ○夏目優一・鎌田時生・窪田昌史・谷川一哉・弘中哲夫（広島市大）  RECONF2020-13 |
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| 抄録 | （和） | 再構成可能デバイスでは，配置配線結果によってその回路性能が大きく異なるため，できるだけ最適な配置配線を行う必要がある． しかし，従来コスト関数を用いたSA法は正確なコスト値を算出できないという問題点があり，最適な配置配線を行うことが難しい． そこで，ニューラルネットワークをコスト関数に導入することを提案する． 本稿では，従来コスト関数単体よりも従来コスト関数とニューラルネットワークを組み合わせることで配線成功率や平均配線長において大幅に改善することができた． |
| （英） | The circuit performance of reconfigurable devices greatly depends on the place-and-route results, so optimal place-and-route is important. However, the SA method using the conventional cost function has a problem that an accurate cost value cannot be calculated, and thus it is difficult to perform optimal place-and-route. Therefore, we propose to use a neural network as a cost function. In this paper, by using the conventional cost function and neural network together, the wiring success rate and the average wire length can be significantly improved compared with using the conventional cost function alone. |
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| キーワード | （和） | 再構成デバイス / 配置配線 / ニューラルネットワーク / SA法 / / / / |
| （英） | Reconfigurable devices / Place-and-Route / Neural Network / Simulated Annealing / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 36, RECONF2020-13, pp. 71-76, 2020年5月. | |
| 資料番号 | RECONF2020-13 | |
| 発行日 | 2020-05-21 (RECONF) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | RECONF2020-13 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
| 開催期間 | 2020-05-28 - 2020-05-29 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | リコンフィギャラブルシステム，一般 |
| テーマ（英） | Reconfigurable system, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RECONF |
| 会議コード | 2020-05-RECONF |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | SA法のコスト関数として配置品質判定ニューラルネットワークを用いた再構成可能デバイスの配置アルゴリズムの提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of Reconfigurable Device Placement Algorithm Using Placement Quality Judgment Neural Network as Cost Function of SA Method |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 再構成デバイス / Reconfigurable devices |
| キーワード(2)（和/英） | 配置配線 / Place-and-Route |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | SA法 / Simulated Annealing |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 夏目 優一 / Yuichi Natsume / ナツメ ユウイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鎌田 時生 / Tokio Kamada / カマダ トキオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 窪田 昌史 / Kubota Atsushi / クボタ アツシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 谷川 一哉 / Kazuya Tanigawa / タニガワ カズヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 弘中 哲夫 / Tetsuo Hironaka / ヒロナカ テツオ |
| 第5著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-05-29 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | RECONF2020-13 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.36 |
| ページ範囲 | pp.71-76 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-05-21 (RECONF) |
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