求解FPRM电路极性优化问题的改进多目标粒子群算法

摘要：

针对多目标要求下较大规模固定极性Reed-Muller (FPRM)逻辑电路的极性优化问题,提出一种基于改进多目标粒子群算法的求解方法.首先根据延时、面积及功耗的综合要求建立FPRM电路极性优化的多目标决策模型;然后利用外部档案库引导粒子种群进行兼顾全局搜索及局部开发的双重更新,并通过Pareto占优进行粒子优劣性评价,以获取满足延时短、面积小、功耗低的最优极性解集;最后利用MCNC Benchmark电路进行性能测试,并与3种当前较优算法进行对比,验证了文中算法的有效性.

关键词：多目标粒子群算法、Pareto、FPRM逻辑电路、极性搜索、延时、面积与功耗优化

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61306041,61234002;宁波市自然科学基金2016A610065

在线出版日期：2018-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：540-548