【摘 要】
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随着集成电路(IC)的快速发展,IC的集成度不断增加,速度越来越快,功耗也在快速增加,集成电路优化设计变得越来越复杂。目前,集成电路优化设计主要是基于Boolean逻辑。但是大量研究表明,以Reed-Muller(RM)逻辑表示的电路在功耗、面积、速度和可测试性方面比传统Boolean逻辑表示的电路更有优势。固定极性RM(FPRM)展开式和混合极性RM(MPRM)展开式是两种常见的RM逻辑展开式。
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随着集成电路(IC)的快速发展,IC的集成度不断增加,速度越来越快,功耗也在快速增加,集成电路优化设计变得越来越复杂。目前,集成电路优化设计主要是基于Boolean逻辑。但是大量研究表明,以Reed-Muller(RM)逻辑表示的电路在功耗、面积、速度和可测试性方面比传统Boolean逻辑表示的电路更有优势。固定极性RM(FPRM)展开式和混合极性RM(MPRM)展开式是两种常见的RM逻辑展开式。在RM电路多目标优化方面,MPRM逻辑电路比FPRM逻辑电路具有更大的极性搜索空间和更好的优化效果。MPRM电路优化是在特定空间中搜索一个或多个极性,使其对应的面积、功耗等多个目标达到最优。但是,MPRM逻辑电路的极性搜索空间庞大且复杂度很高,进行电路多目标优化需要耗费大量的时间。鉴此,本文将结合智能算法以及多目标优化问题,对MPRM逻辑电路多目标优化进行研究。本文主要做了以下四个方面的工作:1.电路逻辑综合与多目标优化:本文对集成电路逻辑综合进行了介绍,对多目标优化问题进行了深入研究,包括多目标优化问题的定义、相关概念以及任务与目标,为MPRM逻辑电路的多目标优化提供了理论依据。2.MPRM逻辑电路多目标优化模型:对MPRM逻辑电路的XNOR/OR展开式、混合极性转换算法进行了深入研究,建立了MPRM逻辑电路面积与功耗估计模型,为MPRM逻辑电路的多目标优化打下了坚实的基础。3.基于多目标三值多样性粒子群算法(MOTDPSO)的MPRM电路面积与功耗优化:在三值多样性粒子群算法(TDPSO)的基础上,对超出定义边界范围的粒子,执行边界约束处理,并结合Pareto支配概念进行改进,提出MOTDPSO算法;然后结合面积与功耗估计模型以及混合极性转换算法,将所提算法应用于MPRM电路的多目标优化。通过对MCNC Benchmark电路测试表明,MOTDPSO算法相比离散粒子群优化算法(DPSO),电路面积与功耗平均优化率分别为8.57%和11.12%;MOTDPSO算法相比TDPSO算法,电路面积与功耗平均优化率分别为3.49%和5.65%。与DPSO和TDPSO算法相比,MOTDPSO算法具有更好的优化效果和鲁棒性。4.基于Pareto支配的三值多样性粒子群算法(PDTDPSO)的MPRM电路面积与功耗优化:在MOTDPSO算法的基础上,引入变异算子对粒子施加扰动,改进粒子边界处理方式以及全局最优位置的选取,然后结合面积与功耗估计模型以及混合极性转换算法,提出基于PDTDPSO的MPRM电路的多目标优化算法。通过对MCNC Benchmark电路测试表明,PDTDPSO算法相比NSGA-II算法,电路面积与功耗平均优化率分别为11.10%和13.71%;PDTDPSO算法相比MOTDPSO算法,电路面积与功耗平均优化率分别为5.84%和8.08%。与NSGA-II和MOTDPSO算法相比,PDTDPSO算法具有更好的优化效果和鲁棒性。
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