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本文引入了一个概率空间来描述集成电路合格率优化问题，并将合格率表示为可行域的概率测度。所提出的变权重ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ法适合于合格率不太高的场合，而改进后的ＳＡ算法则适合于合格率比较高的场合。这些方法已应用于ＹＯＳＩＣ系统中，并取得了满意的效果。
集成电路合格率优化方法的研究
【摘 要】
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本文引入了一个概率空间来描述集成电路合格率优化问题，并将合格率表示为可行域的概率测度。所提出的变权重ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ法适合于合格率不太高的场合，而改进后的ＳＡ算法则适合于合格率比较高的
【机 构】
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清华大学电子工程系
【出 处】
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电子学报
【发表日期】
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1994年11期
【基金项目】
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863高技术项目
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