基于变异和动态信息素更新的蚁群优化算法

尽管蚁群优化算法在优化计算中已得到了很多应用,但在进行大规模优化时,其收敛时间过长仍是应用该算法的一个瓶颈.为此,提出了一种高速收敛算法.该算法采用一种新颖的动态信息素更新策略,以保证在每次搜索中,每只蚂蚁都对搜索做出贡献;同时,还采取了一种独特的变异策略,以对每次搜索的结果进行优化.计算机实验结果表明,该算法与最新的改进蚁群优化算法相比,其收敛速度提高了数十倍乃至数百倍以上.

D优化的实验设计在IC工艺和器件优化中的应用

论述了实验设计（ＤＯＥ）技术与ＴＣＡＤ相结合用于半导体工艺和器件性能优化的新途径，它可以极大地减少开发和研制新工艺、新器件的时间和成本。Ｄ优化的实验设计方法在安排实验方面有很大的灵活性。本文以亚微米埋沟ＰＭＯＳ晶体管为例，讨论了用Ｄ优化的实验设计拟合响应表面的方法以及改善模型拟合精度的措施。根据拟合的响应表面预测器件性能，优化工艺条件，预测结果和模拟结果取得了很好的一致性。

响应表面方法与模拟相结合用于埋沟道PMOS器件性能优化

响应表面方法与ＴＣＡＤ相结合是一个极具潜力的有用技术，它可以极大地减少研制和优化ＩＣ工艺的时间和成本。本文介绍了用响应表面的实验设计与模拟相结合获得模型方程并用于工艺优化的方法和优点。Ｄ－优化的设计方法和其他措施结合改善模型拟合精度，得到的响应表面用于对亚微米埋沟道ＰＭＯＳ器件性能进行预测和优化。用响应表面得到优化的工艺条件。