本文選題：三值多樣性粒子群算法　切入點(diǎn)：MPRM電路　出處：《電子學(xué)報(bào)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：通過(guò)對(duì)離散三值粒子群算法的研究,提出一種三值多樣性粒子群算法以求解MPRM(Mixed-Polarity Reed-Muller,MPRM)電路綜合優(yōu)化問(wèn)題.首先根據(jù)混合極性XNOR/OR展開(kāi)式的特點(diǎn)和幾率換算法則,推導(dǎo)出三值粒子群算法的運(yùn)動(dòng)方程,在此基礎(chǔ)上,采用廣泛學(xué)習(xí)策略和三值變異操作進(jìn)行算法改進(jìn);然后建立三值多樣性粒子群算法的粒子與MPRM電路極性的參數(shù)映射關(guān)系,結(jié)合估計(jì)模型和XNOR/OR電路混合極性轉(zhuǎn)換方法,將所提算法應(yīng)用于MPRM電路的最佳功耗和面積極性搜索;最后對(duì)10個(gè)PLA格式MCNC Benchmark電路進(jìn)行測(cè)試.結(jié)果表明:與已發(fā)表的方法相比,該文的優(yōu)化算法表現(xiàn)出了總體顯著性的性能優(yōu)勢(shì).
[Abstract]:Through the study of discrete ternary particle swarm optimization algorithm, a ternary diversity particle swarm optimization algorithm is proposed to solve the MPRM(Mixed-Polarity Reed-Mullerian MPRM circuit synthesis optimization problem. Firstly, according to the characteristics of the mixed polarity XNOR/OR expansion and the probability conversion rule, The equation of motion of the ternary particle swarm optimization algorithm is derived, and the extensive learning strategy and the ternary mutation operation are used to improve the algorithm, and then the parameter mapping relationship between the particle of the multi-valued particle swarm optimization algorithm and the polarity of the MPRM circuit is established. Combined with the estimation model and the hybrid polarity conversion method of XNOR/OR circuits, the proposed algorithm is applied to the optimal power consumption and surface positivity search of MPRM circuits. Finally, 10 MCNC Benchmark circuits with PLA format are tested. The results show that the proposed algorithm is compared with the published methods. The optimization algorithm in this paper shows the overall significant performance advantage.
【作者單位】： 寧波大學(xué)電路與系統(tǒng)研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61306041,No.61234002) 寧波市自然科學(xué)基金(No.2016A610065,No.2016A10092) 學(xué)�？蒲谢�(No.XKL15D225)
【分類號(hào)】：TN791;TP18

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