【摘要】：為求解較大規(guī)模FPRM邏輯電路中多約束條件下的極性優(yōu)化問題,該文提出一種基于多目標離散粒子群優(yōu)化(Multi-Objective Discrete Particle Swarm Optimization,MODPSO)算法的求解方法。首先針對FPRM電路極性設(shè)計需要滿足延時短、面積小的多約束要求,構(gòu)建了多目標決策模型。然后結(jié)合極性轉(zhuǎn)換算法和MODPSO算法,對電路進行最優(yōu)極性搜索,以獲取電路延時和面積的Pareto最優(yōu)解集。最后利用17個MCNC Benchmark電路進行測試,并將MODPSO算法與DPSO算法、NSGA-Ⅱ算法進行實驗對比,結(jié)果驗證了算法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the polarity optimization problem with multiple constraints in large scale FPRM logic circuits, this paper presents a solution method based on Multi-Objective Discrete Particle Swarm optimization and MODPSO (Multiobjective discrete Particle Swarm Optimization) algorithm. Firstly, a multi-objective decision model is constructed for the polarity design of FPRM circuits which needs to meet the multi-constraint requirements of short delay and small area. Then combining polarity conversion algorithm and MODPSO algorithm, the optimal polarity search is carried out to obtain the Pareto optimal solution set of circuit delay and area. In the end, 17 MCNC Benchmark circuits are used to test the algorithm. The experimental results show that the algorithm is effective and the MODPSO algorithm is compared with the DPSO algorithm.
【作者單位】： 寧波大學(xué)電路與系統(tǒng)研究所;寧波大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61306041,61234002) “十二五”浙江省高校重點學(xué)科—計算機應(yīng)用技術(shù) 浙江省教育廳科研項目(Y201326770) 寧波市自然科學(xué)基金(2014A610069,2015A610107)~~
【分類號】：TN791;TP18

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本文編號：2160743