| 专利号 | 2019105308064 | 申请日 | 2019-06-19 | 专利名称 | 一种基于遗传算法和机器学习的并行模拟电路优化方法 |
| 授权日 | 2021-03-30 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 周冉冉;李亚萍;王永;李俞松;黄学政;孙娟娟 |
| 主分类号 | G06F30/373 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种基于遗传算法和机器学习的并行模拟电路优化方法。本发明包括基于遗传算法的全局优化和基于机器学习的局部优化。全局优化和局部优化交替执行。在基于遗传算法的全局优化部分，将SPICE仿真和并行计算结合，采用并行SPICE仿真，在保证精度的同时大大提高了优化效率。在基于机器学习的局部优化阶段，在全局优化得到的全局最优点附近建立机器学习模型，用该机器学习模型代替SPICE仿真器，从而减少大量SPICE仿真带来的时间成本。其中，训练机器学习模型的训练数据也是通过并行SPICE仿真生成的，相比于串行仿真，显著提高了效率。本方法对模拟电路的优化在达到SPICE级优化精度的同时，大大提高了优化效率。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
