基于2个阶段遗传算法的MPRM电路面积与SER折中优化

摘要：

随着组合电路对瞬时故障的敏感度不断增加在进行混合极性Reed-Muller(MPRM)电路优化时有必要将软错误率(SER)作为一个重要约束并以较高时间效率获得电路面积与SER的合理折中解.为此提出一种带历史缓冲区的2个阶段遗传算法TPGAHB来进行MPRM电路面积与SER折中优化.TPGAHB采用带历史缓冲区的GA模型分2个阶段实施面积与SER折中优化.第1阶段以面积为目标进行优化得到面积最优解;第2阶段利用Pareto最优原理量化偏好将面积最优解作为参考解计算MPRM电路解的面积与SER效率因子并以效率因子为目标进行优化从而得到面积与SER的合理折中解.对MCNC电路进行优化的结果表明TPGAHB具有较好的寻优能力能够以较高时间效率获得较好的面积与SER折中的MPRM电路对输入数超过14的电路也有较好适用性.

关键词：MPRM电路、面积优化、SER优化、遗传算法、Pareto最优

所属期刊栏目：29

分类号：TP331.2;TP391.72(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61640412, 61432017;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室资助课题WE2016012, WE2015013;江西省自然科学基金20161BAB202048, 20171BAB202010;江西省教育厅科技计划项目GJJ160746

在线出版日期：2017-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1924-1934