Bu çalışma hiperçizge parçalama için yeni bir evrimsel yordam öneriyor. Önerilen yöntem evrimsel yordam prensiplerine uygun ve halka cross-over'a dayalıdır. Önerilen yöntem daha önce bu problem üzerine uygulanan yordamlar arasında en iyi sonucu vermiş olan PMX cross-over ile karşılaştırılıyor. ACM-SIGDA koleksiyonundan seçilen çok geniş ölçekli tasarım setleri üzerinde yapılan karşılaştırmada bu yöntem PMX yöntemine bütün setlerde hem çözüm kalitesi, hem de çözüm zamanı açısından üstünlük sağlıyor. Makale gelecek çalışmalar için yeni fikirlerin sunumu ile sona eriyor.

This paper presents a new algorithm for hypergraph partitioning. The proposed algorithm uses the principles of genetic algorithms and is based on cycle crossover. This new algorithm is compared with another genetic algorithm based on PMX crossover, which was shown to give the best performance among other genetic algorithms applied to this problem. VLSI benchmarks selected from ACM-SIGDA suite have been used to experiment with, and our algorithm over-performed PMX crossover in all benchmarks both in the quality of the solution and the speed. The paper is concluded with the presentation of new ideas for the future work.