基于MODPSO算法的FPRM电路多约束极性优化方法

摘要：

为求解较大规模FPRM逻辑电路中多约束条件下的极性优化问题,该文提出一种基于多目标离散粒子群允化(Multi-Objective Discrete Particle Swarm Optimization,MODPSO)算法的求解方法.首先针对FPRM电路极性设计需要满足延时短、面积小的多约束要求,构建了多目标决策模型.然后结合极性转换算法和MODPSO算法,对电路进行最优极性搜索,以获取电路延时和面积的Pareto最优解集.最后利用17个MCNC Benchmark电路进行测试,并将MODPSO算法与DPSO算法、NSGA-II算法进行实验对比,结果验证了算法的有效性.

关键词：FPRM逻辑电路、延时与面积优化、极性搜索、Pareto、多目标离散粒子群算法

所属期刊栏目：39

分类号：TN79+1;TP391.72(基本电子电路)

资助基金：国家自然科学基金61306041,61234002;“十二五”浙江省高校重点学科—计算机应用技术,浙江省教育厅科研项目Y201326770;宁波市自然科学基金2014A610069,2015A610107The National Natural Science Foundation of China61306041,61234002;The Twelfth Five-Year Plan of Zhejiang Province Key Discipline;The Scientific Research Fund of Zhejiang Provincial Education DepartmentY201326770;The Ningbo Natural Science Foundation2014A610069,2015A610107

在线出版日期：2017-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：717-723