本文選題：MPRM電路　切入點(diǎn)：面積優(yōu)化　出處：《計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著組合電路對瞬時故障的敏感度不斷增加,在進(jìn)行混合極性Reed-Muller(MPRM)電路優(yōu)化時有必要將軟錯誤率(SER)作為一個重要約束,并以較高時間效率獲得電路面積與SER的合理折中解.為此,提出一種帶歷史緩沖區(qū)的2個階段遺傳算法TPGAHB來進(jìn)行MPRM電路面積與SER折中優(yōu)化.TPGAHB采用帶歷史緩沖區(qū)的GA模型,分2個階段實施面積與SER折中優(yōu)化.第1階段以面積為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化得到面積最優(yōu)解;第2階段利用Pareto最優(yōu)原理量化偏好將面積最優(yōu)解作為參考解計算MPRM電路解的面積與SER效率因子,并以效率因子為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,從而得到面積與SER的合理折中解.對MCNC電路進(jìn)行優(yōu)化的結(jié)果表明,TPGAHB具有較好的尋優(yōu)能力,能夠以較高時間效率獲得較好的面積與SER折中的MPRM電路,對輸入數(shù)超過14的電路也有較好適用性.
[Abstract]:With the combination of circuit transient fault sensitivity increased in mixed polarity Reed-Muller (MPRM) when it is necessary to optimize circuit soft error rate (SER) as an important constraint, and to obtain high time efficiency circuit area and SER reasonable compromise solutions. Therefore, TPGAHB is proposed with a history buffer the 2 stage genetic algorithm for the area and SER MPRM.TPGAHB circuit trade-off optimization using GA model with the history buffer, 2 stages compromise optimization area and SER. In the first stage in an area of optimized area get optimal solution; second phase using the Pareto optimal principle to quantify the preference area optimal solution as the reference solution calculation of MPRM circuit solution area and SER efficiency factor, and the efficiency factor is optimized, so as to get the SER area and the reasonable compromise solutions. The MCNC circuit optimization results show that the TPGAHB It has better optimization ability. It can get a better area and SER compromise MPRM circuit at higher time efficiency, and it has better applicability to the circuit with more than 14 input.

【作者單位】： 井岡山大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測國家測繪地理信息局重點(diǎn)實驗室;同濟(jì)大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61640412,61432017) 流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測國家測繪地理信息局重點(diǎn)實驗室資助課題(WE2016012,WE2015013) 江西省自然科學(xué)基金(20161BAB202048,20171BAB202010) 江西省教育廳科技計劃項目(GJJ160746)
【分類號】：TN70;TP18

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 吳瑞鏞,徐大紋;具有年齡結(jié)構(gòu)的遺傳算法[J];桂林電子工業(yè)學(xué)院學(xué)報;2001年04期

2 楊艷麗,史維祥;一種新的優(yōu)化算法—遺傳算法的設(shè)計[J];液壓氣動與密封;2001年02期

3 楊宜康,李雪,彭勤科,黃永宣;具有年齡結(jié)構(gòu)的遺傳算法[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2002年11期

4 谷峰,吳勇,唐俊;遺傳算法的改進(jìn)[J];微機(jī)發(fā)展;2003年06期

5 ;遺傳算法[J];計算機(jī)教育;2004年10期

6 趙義紅,李正文,何其四;生物信息處理系統(tǒng)遺傳算法探討[J];成都理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2004年05期

7 劉坤,劉偉波,吳忠強(qiáng);基于模糊遺傳算法的電液位置伺服系統(tǒng)控制[J];黑龍江科技學(xué)院學(xué)報;2005年04期

8 張英俐,劉弘 ,馬金剛;遺傳算法作曲系統(tǒng)研究[J];信息技術(shù)與信息化;2005年05期

9 丁發(fā)智;;淺談遺傳算法[J];烏魯木齊成人教育學(xué)院學(xué)報;2005年04期

10 李冰潔;;遺傳算法及其應(yīng)用實例[J];吉林工程技術(shù)師范學(xué)院學(xué)報;2005年12期

相關(guān)會議論文 前10條

1 陳家照;廖海濤;張中位;羅寅生;;一種改進(jìn)的遺傳算法及其在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

2 李國云;劉穎;薛梅;鄔志敏;;遺傳算法在高溫空冷冷凝器優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用[A];第五屆全國制冷空調(diào)新技術(shù)研討會論文集[C];2008年

3 王志軍;李守春;張爽;;改進(jìn)的遺傳算法在反演問題中的應(yīng)用[A];新世紀(jì) 新機(jī)遇 新挑戰(zhàn)——知識創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展（上冊）[C];2001年

4 任燕翔;姜立;劉連民;從滋慶;;改進(jìn)遺傳算法在三維日照方案優(yōu)化中的應(yīng)用[A];工程三維模型與虛擬現(xiàn)實表現(xiàn)——第二屆工程建設(shè)計算機(jī)應(yīng)用創(chuàng)新論壇論文集[C];2009年

5 韓娟;;遺傳算法概述[A];第三屆河南省汽車工程科技學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2006年

6 龐國仲;王元西;;基于遺傳算法控制步長的定性仿真方法[A];'2000系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2000年

7 張忠華;楊淑瑩;;基于遺傳算法的聚類設(shè)計[A];全國第二屆信號處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議�？痆C];2008年

8 何翠紅;區(qū)益善;;遺傳算法及其在計算機(jī)編程中的應(yīng)用[A];1995年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議暨智能自動化專業(yè)委員會成立大會論文集（下冊）[C];1995年

9 靳開巖;張乃堯;;幾種實用遺傳算法及其比較[A];1996年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（下冊）[C];1996年

10 王宏剛;曾建潮;李志宏;;攝動遺傳算法[A];1996年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（下冊）[C];1996年

相關(guān)重要報紙文章 前1條

1 林京;《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在水科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用》將面市[N];中國水利報;2002年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 Amjad Mahmood;半監(jiān)督進(jìn)化集成及其在網(wǎng)絡(luò)視頻分類中的應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

2 李險峰;基于改進(jìn)遺傳算法的汽車裝配生產(chǎn)線平衡問題研究[D];北京科技大學(xué);2017年

3 周輝仁;遞階遺傳算法理論及其應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2008年

4 郝國生;交互式遺傳算法中用戶的認(rèn)知規(guī)律及其應(yīng)用[D];中國礦業(yè)大學(xué);2009年

5 侯格賢;遺傳算法及其在跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);1998年

6 馬國田;遺傳算法及其在電磁工程中的應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);1998年

7 唐文艷;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的遺傳算法研究和應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2002年

8 周激流;遺傳算法理論及其在水問題中應(yīng)用的研究[D];四川大學(xué);2000年

9 劉冀成;基于改進(jìn)遺傳算法的生物電磁成像與磁場聚焦應(yīng)用研究[D];四川大學(xué);2005年

10 袁麗華;基于物種進(jìn)化的遺傳算法研究[D];南京航空航天大學(xué);2009年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張英俐;基于遺傳算法的作曲系統(tǒng)研究[D];山東師范大學(xué);2006年

2 鐘海萍;原對偶遺傳算法與蟻群算法的一種融合算法[D];暨南大學(xué);2013年

3 李志添;模糊遺傳算法與資源優(yōu)化配置的預(yù)測控制[D];華南理工大學(xué);2015年

4 王琳琳;新型雙層液壓轎運(yùn)車車廂的設(shè)計研究[D];上海工程技術(shù)大學(xué);2015年

5 李海全;基于遺傳算法的建筑體形系數(shù)及迎風(fēng)面積比優(yōu)化方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

6 彭騫;基于遺傳算法的山區(qū)高等級公路縱斷面智能優(yōu)化方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

7 周玉林;基于小波分析和遺傳算法的配電網(wǎng)故障檢測[D];昆明理工大學(xué);2015年

8 郭頌;基于粗糙集和遺傳算法的數(shù)字管道生產(chǎn)管理系統(tǒng)研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

9 吳南;數(shù)值逼近遺傳算法的研究應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

10 于光帥;一類優(yōu)化算法的改進(jìn)研究與應(yīng)用[D];渤海大學(xué);2015年

，

本文編號：1632223