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SA法による配置配線においてニューラルネットワークをコスト関数として適用する方法を確立した．適用にあたって単純に配置配線情報をニューラルネットワークに入力するだけでは，入力ノード数が非現実的な数になる．本研究では，配置と結線情報を配置位置と配線可能経路をマップ化することで入力データの意味を大きく失わずに大幅に入力ノード数を削減する方法を確立した．さらに同じネットリストから生成した2つの配置をニューラルネットに入力することでより良い配置を判定する手法を確立した．また，作成したニューラルネットワークをコスト関数とするSA法を従来の配置配線結果に適用して，さらに配置を改善することが可能となった．
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