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基于GSAA算法的组合电路最大功耗估计方法 被引量:1

Maximum power estimation for CMOS combinational circuits based on genetic-simulated annealing algorithm
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摘要 最大功耗估计问题是一个NP难题。提出的方法利用遗传模拟退火算法(GSAA)在整个解空间快速搜索问题的最优解,实现组合电路最大功耗的快速、精确估计。仿真结果表明,提出的方法比基于遗传算法(GA)的估计方法在估算精度和收敛速度上都有提高,适合于大规模组合电路最大功耗的估计。 Maximum power estimation is a NP-hard problem. An approach was presented to search for optimal solution quickly in whole solution space, and to obtain an accurate lower bound of the maximum power consumption using GSAA (genetic-simulated annealing algorithm). The experiments show that the approach generates the lower bound with the better quality than GA, improves the convergence acceleration, saves the computation time and is more suitable for estimating the power dissipation of large scale design.
出处 《电路与系统学报》 CSCD 北大核心 2005年第2期75-78,共4页 Journal of Circuits and Systems
基金 国家自然科学基金资助项目(90207001)
关键词 CMOS组合电路 最大功耗估计 遗传模拟退火算法 遗传算法 CMOS combinational circuits maximum power estimation GSAA GA
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献3

  • 1Wang C,IEEE Trans VLSI Systems,1998年,6卷,1期,134页
  • 2Wang C,1996 International Symposium on Circuits and Systems,1996年,4卷,763页
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同被引文献5

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引证文献1

二级引证文献1

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