基于PSO算法的FPRM电路延时和面积优化

摘要

RM(Reed-Muller)电路的极性决定其延时和面积,通过对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和FPRM表达式的研究,提出较大规模FPRM电路延时和面积优化算法.首先根据FPRM表达式特点,建立延时和面积估计模型；然后结合PSO算法和极性转换算法,对FPRM电路进行最佳延时和面积极性搜索；最后对PLA格式MCNC Benchmark电路进行测试,结果表明：与穷尽算法相比,PSO算法效率更高；与基于遗传算法的FPRM电路优化结果相比,延时平均节省6.6%,面积平均减少11.1%.