FPRM逻辑电路与MPRM逻辑电路面积优化方法研究

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随着信息技术的发展,芯片的集成度越来越高,芯片面积已成为制约集成电路发展的重要影响因素之一。Reed-Muller(RM)逻辑电路是一种基于“XOR/AND”运算或者基于“XNOR/OR”运算的数字逻辑电路。固定极性RM(Fixed Polarity RM,FPRM)展开式与混合极性RM(Mixed Polarity RM,MPRM)展开式是RM逻辑展开式中两种主要的展开式形式。然而,现有FPRM逻辑电路与MPRM逻辑电路面积优化方法大都存在优化效果差的问题,本文针对FPRM逻辑电路面积优化方法以及MPRM逻辑电路面积优化方法展开深入研究。本文的主要工作如下:(1)基于自适应二进制遗传萤火虫算法的FPRM逻辑电路面积优化方法针对FPRM逻辑电路面积优化效果差的问题,本文首先提出一种自适应二进制遗传萤火虫算法(Adaptive Binary Genetic Firefly Algorithm,ABGFA)。该算法在标准萤火虫算法的基础上,通过引入附加吸引度以避免没有被吸引的萤火虫个体自由飞行;通过引入遗传算法的交叉和变异策略对萤火虫位置更新操作进行离散化处理;并在变异策略中引入挑选因子以扩大萤火虫算法的搜索范围。接着,本文提出一种改进的FPRM逻辑电路面积优化方法,该方法利用提出的ABGFA来搜索对应FPRM逻辑电路面积最小的最佳极性,以实现FPRM逻辑电路的面积优化。基于MCNC(Microelectronics Center of North Carolina,MCNC)Benchmark 电路的实验结果表明,与萤火虫算法相比,ABGFA获得的平均面积最大节省率为59.26%,与人工鱼群算法相比,ABGFA获得的平均面积最大节省率为91.64%。(2)基于多策略藤壶优化算法的MPRM逻辑电路面积优化方法针对MPRM逻辑电路面积优化效果差的问题,本文首先提出一种多策略藤壶优化算法。该算法在标准藤壶优化算法的基础上,通过对繁殖过程引入惯性权重线性递减策略以平衡算法的全局与局部搜索能力;通过引入动态反向学习策略以扩大算法的搜索范围;通过引入精英保留策略以加快算法的收敛速度,并通过引入变异策略以提高算法的局部搜索能力。接着,本文提出一种改进的MPRM逻辑电路面积优化方法,该方法利用提出的多策略藤壶优化算法来搜索对应MPRM逻辑电路面积最小的最佳极性,以实现MPRM逻辑电路的面积优化。基于MCNC Benchmark电路的实验结果表明,与萤火虫算法、藤壶算法以及果蝇算法相比,本文提出的多策略藤壶优化算法得到的最优面积节省率最大为55.63%,平均面积节省率最大为73.77%。
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