基于PDTDPSO算法的MPRM电路面积与功耗优化

摘要

cqvip:针对MPRM电路的面积与功耗综合优化问题,提出一种基于Pareto支配的三值多样性粒子群算法(Pareto Dominance Ternary Diversity Particle Swarm Optimization,PDTDPSO)的最佳极性搜索方案。在TDPSO求解MPRM电路综合优化问题的基础上,引入变异算子对粒子施加扰动,对超出定义的边界范围的粒子执行边界约束处理,并结合Pareto支配概念改进算法;建立基于Pareto支配的粒子与MPRM电路极性之间的参数映射关系,并结合面积与功耗估计模型以及XNOR/OR电路混合极性转换方法,将该算法应用于MPRM电路的面积和功耗优化。对10个PLA格式MCNC Benchmark电路进行测试,与DPSO和TDPSO算法搜索到的结果相比,PDTDPSO算法获取的最优解的面积平均优化率为11.10%和5.84%,功耗平均优化率为13.71%和8.08%。