抄録
ＶＬＳＩ設計におけるフロアプランの最適化問題において，遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm: GA）が有効であることはよく知られている．GAは交叉演算を中心に新しい探索を見つけるため，大域探索には非常に有効であるが系統的な局所探索を行うことができない．一方，シミュレーティドアニーリング（Simulated Annealing: SA）に代表される一点探索は近傍探索には有効であるが大域探索を行うことができない．そこで相互的な２つのアルゴリズムを組み合わせたハイブリッド探索が近年注目を集めている．しかし，GAは多点探索であるがゆえ処理に時間がかかり，SAは近傍探索のためステップ数が多くかかるという問題が内在する．そこで，本研究ではGAとSAのハイブリッド探索を高速で実現するアーキテクチャを提案する．本アーキテクチャは，GAとSAのハイブリッド手法や，各パラメータに対して高い自由度を与え高速な最適解の探索を実現する．
