Un algorithme d'approximation pour le problème de regroupement disjoint de sommets en tenant compte de la longueur des chemins.

International audienceCircuit partitioning is a usual process in Very Large-Scale Integrated (VLSI) design. Indeed, many classical methods (placement of logic cells on the silicon surface or resource mapping on a FPGA) do not scale well with ever-increasing circuit sizes. The typical size often vary from millions to billions of gates, making such methods challenging. Therefore, a possible approach is to cluster the circuit to reduce its apparent size for critical processing operations,while trying to achieve a good level of locality within the clusters. Even for combinatorial circuits, there are several models for the clustering problem. In particular, we consider here the problem of clustering without replication in combinatorial circuits. Our main objective is to minimize the overall delay. Recently, this problem has been studied only from an algorithmic and complexity point of view. We extend the problem to cluster a set of connected Directed Acyclic Hypergraphs (DAH) and propose a dedicated approximation algorithm.Le partitionnement de circuits est un processus habituel dans la conception de circuits intégrés à très grande échelle (VLSI). En effet, de nombreuses méthodes classiques (placement de cellules logiques sur la surface du silicium ou mappage des ressources sur un FPGA) ne sont pas adaptées à des circuits de taille toujours plus grande. La taille varie souvent de millions à milliards de portes, ce qui rend ces méthodes difficiles. Par conséquent, une approche possible consiste à regrouper le circuit afin de réduire sa taille apparente pour les opérations de traitement critiques,tout en essayant d'atteindre un bon niveau de localité au sein des clusters. Même pour les circuits combinatoires, il existe plusieurs modèles pour le problème du clustering. En particulier, nous considérons ici le problème du clustering sans réplication dans les circuits combinatoires. Notre objectif principal est de minimiser le délai global. Récemment, ce problème a été étudié uniquement d'un point de vue algorithmique et de complexité. Nous étendons le problème au clustering d'un ensemble d'hypergraphes acycliques orienté (DAH) connectés et proposons un algorithme d'approximation dédié