【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(biāo)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(duì)FPRM電路極性設(shè)計(jì)需要滿足延時(shí)短、面積小的多約束要求,構(gòu)建了多目標(biāo)決策模型。然后結(jié)合極性轉(zhuǎn)換算法和MODPSO算法,對(duì)電路進(jìn)行最優(yōu)極性搜索,以獲取電路延時(shí)和面積的Pareto最優(yōu)解集。最后利用17個(gè)MCNC Benchmark電路進(jìn)行測(cè)試,并將MODPSO算法與DPSO算法、NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,結(jié)果驗(yàn)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(guó)家自然科學(xué)基金(61306041,61234002) “十二五”浙江省高校重點(diǎn)學(xué)科—計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù) 浙江省教育廳科研項(xiàng)目(Y201326770) 寧波市自然科學(xué)基金(2014A610069,2015A610107)~~
【分類號(hào)】：TN791;TP18

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本文編號(hào)：2160743