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摘 要： 针对大规模混合极性 ＲｅｅｄＭｕｌｌｅｒ（ＭｉｘｅｄＰｏｌａｒｉｔｙＲｅｅｄＭｕｌｌｅｒ，ＭＰＲＭ）逻辑电路的延时与面积优化，提
. |3 \) K: [7 K( d1 O出一种基于多策略离散粒子群优化（ＭｕｌｔｉＳｔｒａｔｅｇｙＤｉｓｃｒｅｔｅＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＭＳＤＰＳＯ）的极性搜索方法．在7 }6 Z( x% i5 j: [9 e
ＭＳＤＰＳＯ算法中，对粒子进行团队划分，每个团队既执行不同策略，又相互联系，并行完成探索与开发的双重任务．同' O+ S9 q& u, L% z, u2 K
时在进化过程中采用高斯调整来激活寻优能力较差的粒子．结合 ＭＳＤＰＳＯ算法和列表极性转换技术，对大规模 ＭＰＲＭ7 A, e+ V! g: i8 b9 {: q
电路进行延时与面积极性搜索．最后对 ＰＬＡ格式的 ＭＣＮＣＢｅｎｃｈｍａｒｋ电路进行算法性能测试，结果验证了 ＭＳＤＰＳＯ算
9 R4 {( \- C" a+ D法的有效性．与离散粒子群优化（ＤｉｓｃｒｅｔｅＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＤＰＳＯ）算法的优化结果相比较，ＭＳＤＰＳＯ算法获% [) Q: d0 j5 C; j! \ r
取的电路延时平均缩短 ８４３％，面积平均节省 ３８３６％．, U- }- ^: {( B; b, \
关键词： 多策略离散粒子群算法；ＭＰＲＭ逻辑电路；延时与面积优化；极性搜索' i0 z( w4 ^. l; C2 c
基于多策略离散粒子群算法的MPRM电路延时与面积优化.pdf
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发表于 2021-6-17 09:43
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