GA-DTPSO算法及其在混合极性XNOR/OR电路面积优化中应用

针对n变量Reed-Muller(RM)逻辑函数具有3n个混合极性,对应着3n个繁简不同展开式的问题,提出一种遗传算法——离散三值粒子群优化(GA-DTPSO)算法对电路面积进行优化.首先根据RM电路的XNOR/OR实现形式,建立混合极性XNOR/OR电路面积优化的数学模型和改进混合极性XNOR/OR电路极性转换方法;然后在遗传算法中引入粒子群算法的搜索机制,结合混合极性的特点提出GA-DTPSO算法;最后利用GA-DTPSO算法进行混合极性XNOR/OR电路面积最佳极性搜索,得到面积最优的XNOR/OR电路.通过对14个MCNC和ISCAS基准电路进行测试的结果表明,该算法能有效地提高混合极性XNOR/OR电路面积优化效果.

基于DTPSO算法的混合极性XNOR/OR电路功耗优化

通过对混合极性XNOR/OR展开式和CMOS电路动态功耗模型的研究,提出一种适合中大规模混合极性XNOR/OR电路的功耗优化算法。首先根据电路的静态逻辑实现形式,建立混合极性XNOR/OR电路功耗估计模型;然后改进快速列表技术以实现XNOR/OR电路的混合极性转换;再结合离散二值粒子群算法和机率转换法则,将离散三值粒子群优化(Discrete Ternary Particle Swarm Optimization,DTPSO)算法应用于混合极性XNOR/OR电路的最佳极性搜索,实现电路低功耗优化;最后对14个PLA格式MCNC Benchmark电路进行测试,结果表明:与已有的方法相比,该优化算法搜索到的混合极性XNOR/OR电路最佳极性,其对应的电路功耗平均节省53.98%,搜索速度得到明显提高。