专利名称：：一种固定极性里德穆勒电路延时和面积的优化方法
技术领域：
：本发明涉及一种电路的优化方法，尤其是涉及一种固定极性里德穆勒电路延时和面积的优化方法。
背景技术：
：基于AND/X0R或0R/XN0R运算的里德穆勒(Reed-Muller，RM)逻辑，是区别于布尔逻辑的另一种电路表达方式。研究表明，较之布尔逻辑，基于RM逻辑的部分电路(如算术电路、奇偶校验电路等功能电路)具有更紧凑的结构[1]和更好的可测性fe]。RM电路延时和面积优化是电路综合和优化技术的重要组成部分，受到了学术界的普遍重视[3_6]。η变量RM逻辑函数具有2η个固定极性，对应2η个不同的固定极性里德穆勒(Fixed-PolarityReed-Muller,FPRM)表达式M。每个表达式繁简不一，其对应电路的延时和面积也不尽相同。优化中小规模电路时，可以利用穷尽算法遍历和检验每个极性，但对较大规模电路，由于其极性空间的急剧增加，穷尽搜索策略难于在有限的时间内得到优化结果。因此，需要寻找一种有效的智能算法来提高极性的搜索效率。粒子群优化(ParticleSwarmOptimization，PS0)算法是一种新兴的进化计算技术，它源于对鸟群捕食行为的研究，是一种基于种群的智能方法[7]。较之其他智能算法，如遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)[5]、模拟退火算法[8]等，PSO算法具有原理简单、参数较少、收敛速度快等特点，并且易于实现，因此被广泛应用于连续非线性函数、神经网络、非线性约束优化问题等[7’9]。PSO算法从初始解出发，通过追随当前最优值并经逐代搜索来寻找全局最优值，该全局最优值与FPRM电路延时和面积最佳极性相对应。[1]T.Hirayama,Y.Nishitani.ExactminimizationofAND-EXORexpressionsofpracticalbenchmarkfunctions[J].JournalofCircuits,SystemsandComputers.2009，18(3):465-486.[2]H.Rahaman,D.K.Das,B.B.Bhattacharya.TestabledesignofAND-EXORlogicnetworkswithuniversaltestsets[J]·ComputersandElectricalEngineering.2009,35(5):644-658.[3]M.Yang,L.Wang,J.R.Tong,etal.TechniquesfordualformsofReed-Mullerexpansionconversion[J].Integration,theVLSIJournal.2008,41(1)113-122.[4]汪鹏君，陆金刚.基于XN0R/0R逻辑的低功耗最佳极性搜索[J].电子学报.2008，36(5):993-997.[5]李辉，汪鹏君.基于动态逻辑的MPRM电路低功耗优化技术[J].电路与系统学报·2010，15(5):99-105.[6]T.K.Shahana,R.K.James,K.P.Jacob,etal.Automatedsynthesisofdelay-reducedReed-mulleruniversallogicmodulenetworks[C]·in!Proceedingsof23rdNORCHIPConference.0ulu,2005,1-4.[7]F.Mauger,C.Chandre,T.Uzer.Simulatedannealingalgorithmforfindingperiodicorbitsofmulti-electronatomicsystems[J].CommunicationsinNonlinearScienceandNumericalSimulation.2011,16(7):2845-2852.[8]C.J.Liao,C.T.Tseng,P.Luarn.Adiscreteversionofparticleswarmoptimizationforflowshopschedulingproblems[J].ComputersandOperationsResearch.2007,34(10):3099-3111.[9]W.N.Chen,J.Zhang,H.S.H.Chung,etal.Anovelset-basedparticleswarmoptimizationmethodfordiscreteoptimizationproblems[J].IEEETransactionsonEvolutionaryComputation.2010,14(2):278-300.
发明内容本发明所要解决的技术问题是提供一种对较大规模的固定极性里德穆勒电路具有较高的极性搜索效率，并能够在有限的时间内得到优化结果的固定极性里德穆勒电路延时和面积的优化方法。本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为一种固定极性里德穆勒电路延时和面积的优化方法，根据固定极性里德穆勒表达式特点，利用代数法对极性表达式进行化简；再基于延时和面积模型，利用延时分解来计算固定极性里德穆勒电路的延时和面积，并综合两者得到极性适应度函数；然后建立固定极性和粒子群个体对应关系，结合列表技术，利用粒子群优化算法对固定极性里德穆勒电路进行最佳延时和面积极性搜索；具体步骤为1)选择进化代数大于100代，小于150代，读入电路，表示为函数权利要求1.一种固定极性里德穆勒电路延时和面积的优化方法，其特征在于根据固定极性里德穆勒表达式特点，利用代数法对极性表达式进行化简；再基于延时和面积模型，利用延时分解来计算固定极性里德穆勒电路的延时和面积，并综合两者得到极性适应度函数；然后建立固定极性和粒子群个体对应关系，结合列表技木，利用粒子群优化算法对固定极性里德穆勒电路进行最佳延时和面积极性捜索；具体步骤为.1)选择进化代数大于100代，小于150代，读入电路，表示为函数2.如权利要求1所述的ー种固定极性里德穆勒电路延时和面积的优化方法，其特征在于利用列表技术获得固定极性里德穆勒表达式中与项的具体步骤为1)-1将f(Xlri，xn_2，…，X(I)中的最小项以及所需转换的极性表示成ニ进制数形式；1)-2若极性第g位为0，则选择第g位为0的最小项，产生该位为1的新项；若极性第g位为1，则选择第g位为1的最小项，产生该位为0的新项；1)-3将新项与原来最小项进行比较若有与新项相同的最小项，则删除该最小项；否则将新项插入原来最小项中；1)-4重复步骤1)-2和1)_3，直至完成所有位的操作；1)-5将剩下所有最小项跟极性进行位异或操作，得到的项即该极性的固定极性里德穆勒与项。3.如权利要求1所述的ー种固定极性里德穆勒电路延时和面积的优化方法，其特征在于用代数法对固定极性里德穆勒表达式进行化简的具体步骤为3)-1将与项表示成ニ进制数形式，按1的大小对与项进行分类，0^1^n，方法为产生序号依次为0到η的集合，根据组合公式C!从小到大把对应与项放入集合0到集合η中，对于だ=QTz的与项，将1和η-1中较小数对应的与项存于小号集合中，较大数对应与项放入大号集合中；3)-2将每个集合的与项从小到大排序，令r=n,s=η-1；3)-3若集合r和s都非空，将集合r和s的最小与项分别赋值给u和w；否则，跳到步骤3)-5；3)-4通过检查与项u和w是否满足Muw=uw若满足，则在集合中删除此两与项，生成混合项，并将集合r和s中的下一与项分别赋值给u和w；否则将集合s中的下一与项赋值给w，而u不变；3)-5若集合r为空或已完成集合r中最后ー个与项的化简操作，则令r=，并对集合r进行如下判断①当r>1且集合r非空，将集合r的最小与项赋值给u；②当r=1，跳到步骤幻-9；③当集合!·为空，重复当前步骤；3)-6若集合s为空或已完成集合s中最后ー个与项的化简操作，则令s=s-1，并对集合s进行如下判断①当s>0且集合s非空，将集合s的最小与项赋值给w；②当s=0，跳到步骤；3)_9；③当集合s为空，重复当前步骤；3)-7若r=s，则s=s-1，并对集合s进行如下判断①当s>0且集合s非空，则将集合s的最小与项赋值给w；②若集合s为空，重复步骤3)-6；3)-8若r=1或者s=0，进入步骤3)-9，否则返回步骤3)-4；3)-9检查集合0是否有与项如果有，与任一未化简与项进行=Mレ操作；否则不变；3)-10算法结束，当前项包括未化简与项以及混合项。4.如权利要求1所述的ー种固定极性里德穆勒电路延时和面积的优化方法，其特征在于对于化简后的固定极性里德穆勒电路，获得电路延时和电路面积的具体步骤如下4)-1对于混合项^/レ，利用类Huffman算法对。部分的AND门进行分解，将其输出作为u部分的输入；对u部分的AND门重复上述操作，并将与项的输出作为XOR门的输入；4)-2对于未化简与项，利用类Huffman对AND门进行分解，将输出作为M)R门的输入；4)-3利用类Huffman算法完成对M)R门的分解，得到的最短的关键路径节点数为电路延时，整个电路网络的节点总数为电路面积。5.如权利要求1所述的一种固定极性里德穆勒电路延时和面积的优化方法，其特征在于确定粒子的最新速度和最新位置的具体步骤为定义t为当前进化代数，h为空间维数，O^h^n-Ι,当前进化代第m个粒子第h维的最新速度为vmh(t)，用函数表示为vmh(t)=vmh(t-1)+cl*random1()*(Pbestmh-Xmh(t-1))+c2*random2()*(gbest^x^(t-1)),当前进化代第m个粒子第h维的最新位置为^(t)，用sigmoid函数表示为s(vfflh(t))=1/(l+eXp(-Vl4(t)))，其中，Vfflh(t-1)表示当前进化代第m个粒子进化前第h维的当前速度，XnJt-I)表示当前进化代第m个粒子进化前第h维的当前位置，cl和c2表示加速因子，cl,c2e[1，3]，Pbestmh表示当前进化代第m个粒子进化前第h维的当前最优位置，gbesth表示当前进化代粒子群进化前第h维的当前最优位置，randomlO和random〗()为(0，1)范围内的随机数，V14(t)的具体确定准则如下vmh(t)e[-Vmax，vmax]，Vmax设为4，当vmh(t)^vfflax时，令Vmh(t)=Vmax'当V1A(t)("Vmax时，令Vnfc(t)="Vmax,当_Vmax<Vmh(t)<Vmax时，Vmh(t)为计算值；xmh(t)的具体确定准则如下Xl4(t)的值为O或者1，设random3()为(0，1)范围内的随机数，当random3()<s(vmh(t))，令xmh(t)=1，否则令^^)=0。6.如权利要求1所述的一种固定极性里德穆勒电路延时和面积的优化方法，其特征在于M为3050之间的正整数。全文摘要本发明公开了一种固定极性里德穆勒电路延时和面积的优化方法，特点是根据固定极性里德穆勒表达式特点，利用代数法对极性表达式进行化简；再基于延时和面积模型，利用延时分解来计算固定极性里德穆勒电路的延时和面积，并综合两者得到极性适应度函数；然后建立固定极性和粒子群个体对应关系，结合列表技术，利用粒子群优化算法对固定极性里德穆勒电路进行最佳延时和面积极性搜索；通过对MCNCBenchmark电路测试表明，对较大规模固定极性里德穆勒电路具有较好的优化效果。文档编号G06F17/50GK102592013SQ20111045909公开日2012年7月18日申请日期2011年12月31日优先权日2011年12月31日发明者汪鹏君,王振海申请人:宁波大学