Beberapa kerja dalam proses rekabentuk VLSI melibatkan pengoptimuman. Genetik Algoritma telah digunakan sebagai teknik yang bersesuaian bagi masalah pengoptimuman kombinasi terpilih. Dengan representasi genotip struktur pokok,hybrid, masalah pengkhususan operator, pendekatan yang dicadangkan dapat digunakan dalam paksaan berlainan. Objektif utama projek ialah peminimuman luas cip dan penyalingan panjang wire. Genetik algoritma menggunakan tiga jenis aturan utama dalam setiap langkah untuk membentuk generasi baru daripada populasi semasa: aturan pilihan pilih individu yang dipanggil induk yang menyumbangkan kepada populasi dalam generasi baru. Aturan lintasan bergabung dua induk untuk membentuk anak mereka pada generasi baru. Mutasi pula menggunakan perubahan secara rawak kepada individu induk membentuk anak mereka. In\lmu masalah pengkhususan dan teknik penyelesaian yang wujud boleh digunakan untuk memutuskan cara pengkodan yang sesuai dan interpretasinya. Kami boleh membentuk operator genetik bagi pengkodan yang baru dan boleh bagi domain heuristik semasa menggunakan operator genetik tersebut.
______________________________________________________________________________________
Several of the tasks involved in VLSI design process involve optimization. Genetic algorithms have been used as a well-suited technique for selected combination optimization problems. Due to tree- structured genotype representation and hybrid, problem-specific operators, the proposed approach is able to deal with different constraints. The major objectives of this project are chip area minimization and interconnection wire length minimization. The genetic algorithm uses three main types of rules at each step to create the next generation from the current population: Selection rules select the individuals, called parents, which contribute to the population at the next generation. Crossover rules combine two parents to form children for the next generation. Mutation rules apply random changes to individual parents to form children. The problem specific knowledge and existing solution techniques can be used to decide a suitable encoding scheme and its interpretation. We can create genetic operators for the new type of coding and can make use of the domain-based heuristics while applying these genetic operators.