[發(fā)明專利]一種FPRM邏輯電路面積優(yōu)化方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011265338.1
• 申請日: 2020-11-12
• 公開（公告）號: CN112364588B
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何振學(xué);武小倩;邵藝璇;潘鈺華;何俊才;秦東閣;周宇豪
• 申請（專利權(quán)）人: 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06F30/337
• 分類號: G06F30/337;G06F30/27;G06N3/006
• 代理公司: 北京誠呈知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11883
• 代理人: 楊凌波

本發(fā)明提供的一種FPRM邏輯電路面積優(yōu)化方法，利用二進(jìn)制螢火蟲算法來優(yōu)化FPRM邏輯電路的面積，增強(qiáng)了逃脫局部最優(yōu)的能力，提高了收斂速度和面積優(yōu)化的效率，改善了面積優(yōu)化的效果。包括以下步驟：1讀取Boolean邏輯電路；2對種群大小、最大迭代次數(shù)、光強(qiáng)吸收系數(shù)和個(gè)體間最大吸引力進(jìn)行初始化；3隨機(jī)生成初始種群，其中FPRM邏輯電路極性的二進(jìn)制表示形式被編碼為二進(jìn)制螢火蟲個(gè)體的位置；4基于FPRM邏輯電路面積目標(biāo)函數(shù)計(jì)算螢火蟲的亮度；5對于種群中任意兩個(gè)螢火蟲個(gè)體，若螢火蟲i的亮度小于螢火蟲j的亮度，則執(zhí)行位置更新操作，否則執(zhí)行精英保留策略；6若當(dāng)前迭代次數(shù)小于最大迭代次數(shù)，則執(zhí)行步驟5，否則輸出最優(yōu)個(gè)體的面積。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及FPRM(Fixed Polarity Reed-Muller)邏輯電路面積優(yōu)化領(lǐng)域，特別是一種FPRM邏輯電路面積優(yōu)化方法。

背景技術(shù)

任意邏輯函數(shù)都有Boolean邏輯和Reed-Muller邏輯兩種邏輯實(shí)現(xiàn)形式，研究表明，與傳統(tǒng)Boolean邏輯實(shí)現(xiàn)的電路相比，用RM邏輯實(shí)現(xiàn)的電路(例如算術(shù)電路、奇偶校驗(yàn)電路以及通信電路等)在面積、功耗、速度以及可測試性等方面具有更大優(yōu)勢。RM邏輯電路是一種基于XOR/AND運(yùn)算或者XNOR/OR運(yùn)算的數(shù)字邏輯電路。固定極性RM(Fixed-PolarityReed-Muller，F(xiàn)PRM)展開式是RM邏輯展開式中最為常見的一種展開式。對于FPRM而言，一個(gè)n變量的邏輯函數(shù)有2ⁿ個(gè)不同的極性，對應(yīng)著2ⁿ個(gè)不同的函數(shù)表達(dá)式，而不同的函數(shù)表達(dá)式又對應(yīng)著不同的面積，從而影響電路的性能。隨著集成電路技術(shù)的發(fā)展和電路規(guī)模的不斷增大，集成電路優(yōu)化設(shè)計(jì)已從早期的單目標(biāo)電路性能優(yōu)化轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗄繕?biāo)電路性能綜合優(yōu)化。并且，面積已經(jīng)成為阻礙大規(guī)模以及超大規(guī)模集成電路發(fā)展的重要因素之一。

現(xiàn)有FPRM邏輯電路面積優(yōu)化方法多基于窮舉算法、遺傳算法和粒子群算法等智能優(yōu)化算法，基于窮舉算法的面積優(yōu)化方法雖然可以通過獲得最優(yōu)極性從而得到最優(yōu)面積，但是只是適用于小規(guī)模電路，對于中大規(guī)模電路則需要付出很大的時(shí)間代價(jià)；基于遺傳算法的面積優(yōu)化方法雖然具有魯棒性高、擴(kuò)展性好等特點(diǎn)，但是種群多樣性不高，收斂速度慢并且易陷入局部最優(yōu)；基于粒子群算法面積優(yōu)化方法雖然可以對較大規(guī)模FPRM邏輯電路進(jìn)行面積優(yōu)化，但是基本粒子群算法易陷入局部最優(yōu)，使得算法過早收斂，對極性的搜索精度不高，進(jìn)而導(dǎo)致面積優(yōu)化的效果不好。

由于受窮舉算法、遺傳算法和粒子群算法等算法自身缺陷的影響，使得基于窮舉算法、遺傳算法和粒子群算法的FPRM邏輯電路面積優(yōu)化方法存在種群多樣性差、搜索精度不高、收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)等問題，難以滿足中大規(guī)模FPRM邏輯電路快速、有效優(yōu)化最優(yōu)面積的需要。因此，對于FPRM邏輯電路面積優(yōu)化領(lǐng)域來說，研究一種能快速收斂至全局最優(yōu)解的面積優(yōu)化方法已迫在眉睫。

螢火蟲算法是一種新興的智能優(yōu)化技術(shù)，已成為群智能優(yōu)化算法的一個(gè)重要分支。它利用個(gè)體位置單位維度的隨機(jī)變化產(chǎn)生新位置，進(jìn)而擴(kuò)大面積優(yōu)化空間，從而找到最優(yōu)解。與窮舉算法、遺傳算法以及粒子群算法相比，螢火蟲算法作為一種新興的智能優(yōu)化算法，具有計(jì)算效率高、需要設(shè)置的參數(shù)少、操作簡單、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。然而，傳統(tǒng)螢火蟲算法主要用于求解連續(xù)變量的全局優(yōu)化問題，無法求解像FPRM邏輯電路面積優(yōu)化這樣的離散二進(jìn)制編碼組合優(yōu)化問題。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種FPRM邏輯電路面積優(yōu)化方法。本方法利用二進(jìn)制螢火蟲算法來優(yōu)化固定極性Reed-Muller邏輯電路的面積，提高了面積優(yōu)化的效率、改善了面積優(yōu)化的效果。

具體來說，本發(fā)明提供了一種FPRM邏輯電路面積優(yōu)化方法，該方法具體步驟包括：

步驟1，讀取Boolean邏輯電路；

步驟2，對種群大小、最大迭代次數(shù)、光強(qiáng)吸收系數(shù)和個(gè)體間最大吸引力進(jìn)行初始化；

步驟3，隨機(jī)生成初始種群，其中FPRM邏輯電路極性的二進(jìn)制表示形式被編碼為二進(jìn)制螢火蟲個(gè)體的位置；