A GENETIC ALGORITHM FOR THE FLOORPLAN OPTIMIZATION PROBLEM

Authors

  • Микола Миколайович Глибовець National University "Kyiv-Mohylanska Academy"
  • Семен Самуїлович Гороховський National University "Kyiv-Mohylanska Academy"
  • Ольга Вадимівна Краткова National University "Kyiv-Mohylanska Academy"

Keywords:

The genetic algorithm, the application of genetic algorithms, optimization the structure of integrated circuits, Floorplan Optimization.

Abstract

A genetic algorithm for the floorplan optimization problem and its implementation are presented in this paper.

Author Biographies

Микола Миколайович Глибовець, National University "Kyiv-Mohylanska Academy"

PhD., Professor, Dean of the Faculty of Informatics of the National University "Kyiv-Mohylanska Academy", Head of the Computer Science Department. Scientific interests: artificial intelligence, intelligent systems, e-education.

Семен Самуїлович Гороховський, National University "Kyiv-Mohylanska Academy"

Ph.D., assosiate professor of Computer Science Faculty, the Head of the Master Program "Information Control Systems and Technologies" of the National University "Kyiv-Mohylanska Academy". Scientific interests: parallel and distributed computing, agent technologies.

Ольга Вадимівна Краткова, National University "Kyiv-Mohylanska Academy"

Master of Computer Science, second year post-graduate student in the direction of "information technology". Scientific interests: genetic algorithms, semantic search.

References

Глибовець М.М., Медвідь С.О. Генетические алгоритмы и их использование для решения задачи составления расписания // Кибернетика и системный анализ.– 2003. – № 1. – С. 95 – 108.

Генетические алгоритмы: учебно- методическое пособие/ под ред. Ю.Ю. Тарасевича. – Астрахань:ИД «Астраханский университет», 2007.

Сиренко, С. (2007). О классификации приближенных методов комбинаторной оптимизации. International Book Series “Information Science and Computing”, Volume “Artificial Intelligence and Decision Making”.

Foster, I. (1995). Designing and Building Parallel Programs. 2.7 Case Study: Floorplan Optimization. Addison-Wesley, 1995.

Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. (2004). Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы – М.: Горячая линия - Телеком, 2004. – 452 с.

Курейчик В.М., Родзин С.И. Эволюционные вычисления: генетическое и эволюционное программирование. "Новости Искусственного Интеллекта", №5(59), РАИИ, Москва, 2003, стр. 13 – 20.

Францкевич, Г. И., Букарев, А. А., Костюк, В. П. Нейросетевые и генетические модели и методы анализа данных, Neuroproject, 2001. http://www.neuroproject.ru/.

Saitoh, F. (2002). Image Generation with Smooth Gradations from Plural Grey-scaled Images Using Genetic Algorithm. Transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. Volume 122-C #8, p. 1309-1316.

Cho, U.-K., Hong, J.-H., Cho, S.-B. Automatic Fingerprints Image Generation Using Evolutionary Algorithm. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, NUMB 4570, 2007, pages 444 - 453.

Jacob, B. L.(1995). Composing with genetic algorithms. Proc. International Computer Music Conference (ICMC '95), pp. 452-455. Banff Alberta, September 1995.

Horowitz, D. (1994). Generating Rhythms with Genetic Algorithms. In Proceedings of the 1994 International Computer Music Conference. Aarhus, Denmark: International Computer Music Association.

Van Largen, P., Wijgaards, N., Brazier, F. Towards Designing Creative Artificial Systems. Intelligent Interactive Distributed Systems Group, Computational and Cognitive Models of Creative Design V (Heron Island ’01) (Gero, J.S., & Maher, M.L., Eds.), pp. 93–112.

Downloads

Issue

Vol. 5 No. 1 (2011)

Section

APPLIED DOMAINS AND APPLICATION SOFTWARE