基于SMABC算法的FPRM逻辑电路面积优化

固定极性Reed-Muller (FPRM)逻辑电路面积优化是当前集成电路设计领域的研究热点。但现有FPRM逻辑电路面积优化方法存在优化效率低和优化效果差等问题。FPRM逻辑电路面积优化属于组合优化问题，提出一种自适应混合人工蜂群(SMABC)算法。所提算法在引领蜂搜索阶段引入细菌觅食算法中的细菌趋化行为，使引领蜂向靠近优秀蜜源的方向搜索，提高了所提算法的收敛速度；对跟随蜂的选择概率进行改进使其依据种群的变化自适应改变，提高了所提算法的全局搜索能力；对侦查蜂的转换条件进行改进，增加了侦查蜂在进化过程中的扰动幅度；且在进化过程中引入精英保留策略以提高种群质量。此外，提出一种基于SMABC算法的FPRM逻辑电路面积优化方法，所提方法收敛速度最快且面积优化率最高为54.62%，平均面积优化率为15.33%。     

基于BABFA的XNOR/OR电路面积优化

基于XNOR/OR的固定极性Reed-Muller（FPRM）电路面积优化是当前集成电路设计领域的研究热点之一。由于基于XNOR/OR的FPRM电路面积优化属于组合优化问题，提出了一种二进制自适应细菌觅食算法（BFA）。该算法在复制操作中加入概率模式，提高种群多样性，采用模糊规则对复制概率和迁移概率进行修正，提高算法的收敛速度。使细菌在邻域内进行搜索，替代细菌群体感应机制中的斥力操作，细菌无需感应其他个体位置对其的影响。提出一种基于XNOR/OR的FPRM电路面积优化方法，利用提出的二进制自适应细菌觅食算法搜索电路面积最小的FPRM电路。基于MCNC Benchmark电路的实验结果表明:面积最大优化率为18%，时间最大节省率为46%。      

基于M-AFSA的MPRM逻辑电路面积优化

现有基于传统智能优化算法的MPRM电路面积优化算法存在效果差的问题。由于MPRM电路面积优化属于组合优化问题，先提出一种多策略协同进化人工鱼群算法（MAFSA），该算法引入基于反向学习的种群初始化策略，以提高种群多样性及初始种群解的质量；引入觅食与追尾交互性策略，以加强人工鱼个体之间的信息交流、提高所提算法的收敛速度；引入自适应扰动策略，以增加人工鱼个体位置变异的随机性、避免所提算法陷入局部最优。此外，提出一种MPRM逻辑电路面积优化方法，利用所提算法来搜索电路面积最小的最佳极性。基于北卡罗莱纳州微电子中心（MCNC）Benchmark电路的实验结果表明：与遗传算法相比，所提算法优化电路平均面积百分比最高为57.24%，平均为39.57%；与人工鱼群算法相比，所提算法优化电路平均面积百分比最高为33.53%，平均为14.54%；与改进的人工鱼群算法相比，所提算法优化电路平均面积百分比最高为30.25%，平均为13.86%。