基于智能算法的MPRM电路极性优化研究

Reed-Muller(RM)逻辑优化是集成电路综合设计的重要方面，当前RM逻辑优化主要基于固定极性RM（FPRM）电路展开，而与其对应的混合极性RM（MPRM）逻辑电路虽然优化性能更好，但求解难度也更大。鉴此，本项研究旨在通过完善MPRM逻辑优化理论、发展适合MPRM逻辑优化的智能算法、建立全面的极性评价方法，实现电路功耗、面积和速度的综合优化。主要研究内容包括：MPRM极性优化问题的属性论证及数学模型建立；MPRM逻辑电路功耗估计及低功耗分解；包含无关项的MPRM逻辑电路极性转换；适合MPRM逻辑电路优化的智能算法构建；极性评价及MPRM逻辑电路的最佳极性搜索。通过基准电路测试，完善优化方案，并用SIS工具软件和FPGA或多项目流片等方法验证方案的有效性。研究成果将扩充大规模集成电路逻辑综合与优化CAD工具的完备性，推进集成电路自动化设计技术的发展。

本项目以混合极性Reed-Muller逻辑(MPRM)优化为研究对象，通过完善MPRM逻辑优化理论、发展适合MPRM逻辑优化的智能算法、建立全面的极性评价方法，实现电路功耗、面积和速度的综合优化。研究内容包括：MPRM电路的功耗和面积优化，MPRM逻辑电路的延时优化，包含无关项MPRM逻辑电路优化，集成电路的应用开发关键技术研究。项目研究期间完成完成学术论文51篇，其中期刊论文36篇，国际学术会议论文11篇，国内学术会议论文4篇，SCI收录4篇，EI收录32篇；申请专利9项，其中已授权7项。项目研究期间，1名中级职称晋升为高级职称；培养博士研究生1名，硕士研究生9名。相关技术在集成电路设计中得到应用，部分成果获得浙江省科学技术奖二等奖1项、宁波市科技进步奖一等奖1项、宁波市自然科学优秀论文奖1项等。研究成果为扩充大规模集成电路逻辑综合与优化CAD工具的完备性，推进集成电路自动化设计技术的发展。