考虑簇减少的可变长度限制X结构Steiner最小树方法

本发明提出考虑簇减少的可变长度限制X结构Steiner最小树算法，首先，为了有效求解MDSV设计模式下Steiner最小树问题这一离散化多目标优化问题，提出了离散化的正向学习算子和变异算子，并引入基于竞争机制的选择机制与基于拥塞度的外部存档更新机制，实现了算法的多目标化优化。其次，为了提高算法更新阶段中学习对象的多样性，将分层学习机制引入离散麻雀搜索算法更新过程中。最终，为了能够满足MDSV设计约束并进一步优化布线结构，引入了调整与混合精炼策略，对候选解中违反约束条件的布线边进行调整，同时对候选解中的非最优局部拓扑结构进行优化。实验结果表明，本发明所提出的算法取得最佳的布线结果，证明了算法的有效性。