当前集成电路产业向深亚微米工艺不断推进，正力图突破100nm大关。现有EDA工具难以应付复杂度呈指数增长的诸多VLSI设计难题，也缺乏对深亚微米工艺下一系列新问题的考虑。另一方面，在计算智能领域，各种优化技术日新月异，为解决非NP和NP复杂度的大规模、超大规模问题展示了广阔的前景。在我国21世纪初的“十五计划”里，明确地把软件产业和集成电路产业作为中国高科技的两大重点发展方向。本文正是在这样的背景下，基于四川省科技厅基金项目，研究计算智能方法在深亚微米工艺下性能驱动VLSI生产工序中关键环节——物理设计中的应用。 随着VLSI的工艺向深亚微米的推进，物理设计中的布线问题（无论是非NP问题、NP完全问题和NP困难问题），由于问题规模的急剧增大，都迫切需要更有效的优化算法解决方案。本文我们就物理设计中BBL模式 刘良弹：蚁群算法在深亚微米VLSI电路绕际碍布线问凹中的应用 一 下典型的两端绕障碍布线问题，首先提出了解决不同条件下实际问题的两 种理论模型，模型分别基于图论和计算几何学方法，减少了问题的时空复 杂度。然后，介绍了一种基于生物仿生特性的蚁群算法，通过选择适当的 模型表述，该算法可采用蚁群任务调度策略，模仿蚁群的协同学习机制， 来解决两端绕障碍的布局布线问题，并能给出较优的解。最后探讨了蚁群 算法用于开发性能驱动优化布线软件的可行性。