針對(duì)三值固定RM（fixed polarity Reed-Muller,FPRM）邏輯電路面積與延時(shí)綜合優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行了研究,提出了一種基于競(jìng)爭(zhēng)行為多目標(biāo)離散粒子群算法（multi-objective discrete competitive particle swarm optimization,MODCPSO）的極性搜索方案。首先在MODCPSO算法中引入競(jìng)爭(zhēng)行為機(jī)制,將種群劃分為不同的團(tuán)隊(duì),從各個(gè)團(tuán)隊(duì)中隨機(jī)抽取兩個(gè)粒子進(jìn)行比較,令較差的粒子向著較好的粒子進(jìn)行速度和位置的更新;同時(shí)引入變異機(jī)制,令種群粒子能夠跳出局部最優(yōu)解,繼續(xù)更新進(jìn)化;然后結(jié)合三值FPRM極性轉(zhuǎn)換技術(shù)和MODCPSO算法搜索電路面積與延時(shí)的最佳極性;最后利用PLA格式的MCNC Benchmark電路實(shí)現(xiàn)算法測(cè)試,并與DPSO、MODPSO算法進(jìn)行了性能對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了MODCPSO算法的有效性。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2019,36(02)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 三值表達(dá)式及面積與延時(shí)估算模型
    1.1 三值FPRM表達(dá)式
    1.2 面積與延時(shí)估算模型
    1.3 多目標(biāo)優(yōu)化模型
2 基于MODCPSO算法的三值FPRM電路面積與
    2.1 多目標(biāo)離散粒子群算法
    2.2 基于競(jìng)爭(zhēng)行為機(jī)制的多目標(biāo)離散粒子群算法
    2.3 基于MODCPSO算法的三值FPRM電路面積與延時(shí)最
3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與分析
4 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于雙邏輯門(mén)級(jí)圖形表示的功耗優(yōu)化技術(shù)[J]. 馬雪嬌,厲瓊瑩,張駿立,夏銀水.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[2]基于MODPSO算法的FPRM電路多約束極性優(yōu)化方法[J]. 符強(qiáng),汪鵬君,童楠,王銘波,張會(huì)紅.  電子與信息學(xué)報(bào). 2017(03)
[3]基于Pareto支配的MPRM電路面積與可靠性優(yōu)化[J]. 卜登立,江建慧.  電子學(xué)報(bào). 2016(11)
[4]PMGA and its application in area and power optimization for ternary FPRM circuit[J]. 汪鵬君,厲康平,張會(huì)紅.  Journal of Semiconductors. 2016(01)
[5]基于PSO算法的FPRM電路延時(shí)和面積優(yōu)化[J]. 王振海,汪鵬君,俞海珍,張會(huì)紅.  電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2012(05)



本文編號(hào)：3505620