GAを用いた演算増幅器の素子値最適化における主成分分析による探索効率の向上

摘要

This paper presents an automatic sizing of analog circuits using genetic algorithm (GA) and its performance improvement using principal component analysis (PCA). In this paper, we propose two types of approaches for applying PCA. One is to keep the size of search range to the initial size, and the other is to reduce the search range according to the phase of the exploration. The effect of the applications to the system performance is discussed through an experimental automated sizing of operational amplifiers.%遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm：GA）を用いた演算増幅器の素子値最適化システムにおいて，主成分分析（Primipal Component Analysis：PCA）を適用し，適応度の高い個体に見られる素子借間の相関関係（主成分）を導出する．素子値の代りに，探索パラメータとして主成分を用いることにより，相関関係を考慮した探索が行われ探索効率の向上が見込まれる．本稿では，2種類のPCAの適用手法を提案し，合成実附こよりPCAの適用が探索効率に与える影響について検討する．