申请/专利权人：成都电科星拓科技有限公司

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117669476B

主分类号：G06F30/394

分类号：G06F30/394;G06F30/398

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明提供一种基于遗传算法的PCB自动布线方法、介质及装置，所述方法包括：S1，确定PCB布线的目标和约束条件；S2，基于PCB布线的目标和约束条件，采用遗传算法计算最佳端口连接方式；S3，将所述最佳端口连接方式作为参考进行人工布线；S4，检查人工布线结果的效果是否理想：若效果理想，则采用所述人工布线结果；若效果不理想，则返回步骤S1，将造成效果不理想的因素加入约束条件，然后重新执行S2~S4。本发明能够综合考虑多种因素作为目标和约束条件，并且通过目标和约束条件在遗传算法中的设定，能够避免陷入局部最优解，可以从多种不同影响因素分析最优PCB布线方案。

主权项：1.一种基于遗传算法的PCB自动布线方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，确定PCB布线的目标和约束条件；S2，基于PCB布线的目标和约束条件，采用遗传算法计算最佳端口连接方式；S3，将所述最佳端口连接方式作为参考进行人工布线；S4，检查人工布线结果的效果是否理想，以绝对不能出现的某种布线特征或者必须存在某种布线特征来判断人工布线结果的效果是否理想，因为自适应度函数设置不恰当导致可能存在误差，出现与要求不符合但是得分偏高的情况，这时对自适应度函数进行修正；或者，根据PCB布线的实际需求来判断人工布线结果的效果是否理想，包括元器件正常运作的电流电压和板面规格满足需求，线路简洁度满足需求，能够达到需求的可靠系数，并且能够稳定通过测试时，则认为人工布线结果的效果理想，如果以上需求不满足就视为不理想：若效果理想，则采用所述人工布线结果；若效果不理想，则返回步骤S1，将造成效果不理想的因素加入约束条件，然后重新执行S2~S4；步骤S2包括如下子步骤：S21，将PCB上的对应端口是否相连情况进行编码，形成基因序列；M层PCB对应形成M个基因序列；S22，初始化种群：设定最大进化代数T、种群大小M、交叉概率Pc和变异概率Pm；然后，产生第一代M个个体作为第一代种群P0，其中，P0的每个个体的染色体上的基因序列均为完全随机生成；S23，基于PCB布线的目标和约束条件，设计自适应度函数；所述自适应度函数选用函数组合进行设计；对于函数形式的自适应度函数，需要根据PCB自动布线时的具体需求进行自适应度函数设计，函数包括线性函数、三角函数、梯形函数、曲线函数以及对于特殊需求的特殊函数，特殊函数中的参数根据已有行业准则进行设计，但是没有数据化的参数则需要自行设计；S24，利用自适应度函数计算当前种群中个体的自适应度，并根据计算得到的自适应度对种群中个体进行择优选择；其中，将函数组合中各个函数计算的值相加或加权后相加得到自适应度；对于当前种群中个体的自适应度通过自适应度尺度变换来改变个体的自适应度大小；所述自适应度尺度变换的方法包括线性尺度变换、乘幂尺度变换或指数尺度变换；S25，根据设定的交叉概率Pc和变异概率Pm，对择优选择后的种群中个体进行交叉操作和变异操作；S26，当交叉操作和变异操作后产生的子代种群收敛到精度要求或迭代次数达到最大迭代次数后，此时的种群中个体即为最优解，也即最佳端口连接方式；否则返回步骤S24。

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