基于MODCPSO算法的三值FPRM电路面积与延时优化

针对三值固定RM(fixed polarity Reed-Muller,FPRM)逻辑电路面积与延时综合优化问题进行了研究,提出了一种基于竞争行为多目标离散粒子群算法(multi-objective discrete competitive particle swarm optimization,MODCPSO)的极性搜索方案。首先在MODCPSO算法中引入竞争行为机制,将种群划分为不同的团队,从各个团队中随机抽取两个粒子进行比较,令较差的粒子向着较好的粒子进行速度和位置的更新;同时引入变异机制,令种群粒子能够跳出局部最优解,继续更新进化;然后结合三值FPRM极性转换技术和MODCPSO算法搜索电路面积与延时的最佳极性;最后利用PLA格式的MCNC Benchmark电路实现算法测试,并与DPSO、MODPSO算法进行了性能对比。实验结果验证了MODCPSO算法的有效性。