在模拟CMOS 单元电路的设计自动化和优化方面，现有的仿真方法大多是基于常规数值计算方法，不仅计算复杂，而且精度不高。为此，根据粒子群优化(PSO)算法和量子行为特性，提出一种基于量子PSO 算法的集成电路优化方法，以实现全局优化求解。 本论文的主要工作如下： （1）CMOS 运算放大器的分析。由于绝大部分模拟电路都是采用传统手段—由设计者选定电路拓扑，通过电路仿真器对电路进行反复地模拟和实验来确定器件尺寸实现的，其设计不仅繁琐、费时，而且一次成功率很低。为便于CMOS 运算放大器的优化，首先针对运算放大器的特点，MOS 管的电学特性，噪声模型及运算放大器的不同结构及电路性能解析方程等以原理图和电学性能公式的方法做了详细的分析。 （2）量子PSO 算法的仿真分析。在PSO 算法基础上，将量子算法（Quantum Algorithm）相结合，使得粒子在整个空间中搜索全局最优解，这样可以减少搜索时间，提高运算精度，通过两种算法对典型函数求解，通过两种收敛曲线对比分析，验证了量子PSO 算法在收敛速度方面远优于基本PSO 算法，且不易陷入局部最优。（ 3）运算放大器优化设计。分析了一种两级CMOS 运算放大器，使用0.35 微米的工艺实现，供电电压是3.3V 。运放电路的直流增益、单位增益带宽、转换速率和功耗四项主要性能指标作为参考并推导出电路性能解析方程。主要将CMOS 运算放大器的电路性能解析方程转化成粒子位置的求解，先初始化粒子的速度和位置，然后不断迭代更新，直到搜索出全局最优值。仿真结果表明，该方法可以在考虑直流增益、单位增益带宽、转换速率和功耗等性能的方面获得全局最优解，提高CMOS 运算放大器的性能，在精度和速度上远优于手工设计及PSO 算法设计。