电路面积优化和延时优化是集成电路逻辑综合的重要内容。目前,集成电路设计多采用Boolean逻辑进行实现,相关研究也较为成熟。事实上,集成电路设计既可以采用基于“AND/OR/NOT”运算的Boolean逻辑实现,也可以采用基于“XOR/AND”运算的Reed-Muller逻辑来实现。Reed-Muller逻辑电路展开式具有七种不同的表示形式。其中,固定极性Reed-Muller（Fixed polarity Reed-Muller,FPRM）逻辑展开式和混合极性Reed-Muller（Mixed polarity Reed-Muller,MPRM）逻辑展开式是 Reed-Muller 逻辑中常见的规范表达形式。本文针对FPRM逻辑电路面积优化方法和延时优化方法效果差的问题、MPRM逻辑电路面积优化方法和延时优化方法效果差的问题展开研究。本文的主要研究内容为:（1）针对FPRM逻辑电路面积优化方法效果较差的问题,提出了一种基于人工鱼群算法的FPRM逻辑电路面积优化方法。首先,提出了一种二进制人工鱼群算法,该算法将人工鱼个体进行二进制编码,其中,人工鱼个体代表FPRM逻辑电路面积优化中的极性,并在FPRM逻辑电路面积极性搜索空间内,通过随机初始化的方式生成初始种群,使初始种群分布在整个解空间内,然后人工鱼个体通过觅食行为、追尾行为、聚集行为向全局最优解的方向进行移动,利用人工鱼群算法快速收敛的特点,实现FPRM逻辑电路面积优化。基于北卡罗莱纳州的微电子中心（Microelectronics Center of North Carolina,MCNC）基准电路的实验,验证了该方法优化FPRM逻辑电路面积的有效性。（2）针对FPRM逻辑电路延时优化方法效果较差的问题,提出了一种基于人工鱼群算法的FPRM逻辑电路延时优化方法。通过二进制人工鱼群算法搜索FPRM逻辑电路延时优化的最优极性,其中,人工鱼个体代表FPRM逻辑电路延时优化中的极性,并在FPRM逻辑电路延时极性搜索空间内,通过随机初始化的方式生成初始种群,使初始种群分布在整个解空间内,利用类Huffman算法对电路进行延时分解,利用人工鱼群算法具有较快收敛速度的特性,实现FPRM逻辑电路延时优化。基于MCNC基准电路的实验,验证了该方法优化FPRM逻辑电路延时的有效性。（3）针对MPRM逻辑电路面积优化方法效果较差的问题,提出了一种基于多策略协同进化人工鱼群算法的MPRM逻辑电路面积优化方法。首先,针对人工鱼群算法寻优精度较低,全局搜索能力较差,容易陷入局部最优等问题,提出了多策略协同进化人工鱼群算法。多策略协同进化人工鱼群算法在继承人工鱼群算法收敛速度快的情况下,通过引入反向学习进行种群初始化,提高了初始种群的质量;在迭代过程中,觅食行为与追尾行为交互进行,降低了算法时间复杂度;在迭代后期进行扰动,增大了人工鱼的位置变异的随机性,防止了算法过早收敛。将该算法中的人工鱼个体进行三进制编码,并与MPRM逻辑电路面积优化结合,提出了一种基于多策略协同进化人工鱼群算法的MPRM逻辑电路面积优化方法,实现了MPRM逻辑电路面积优化。基于MCNC基准电路的实验,验证了该方法优化MPRM逻辑电路面积的有效性。（4）针对MPRM逻辑电路延时优化方法效果较差的问题,提出了一种基于多种群等级人工鱼群算法的MPRM逻辑电路延时优化方法。为了增强人工鱼群算法的寻优能力,提出了多种群等级人工鱼群算法。根据适应度值将种群分为一个主种群和两个副种群,提出多种群策略,增强了算法全局寻优能力;将副种群的人工鱼个体分为雄性人工鱼、雌性人工鱼和幼年人工鱼,提出了等级制度策略,提高了算法效率。将该算法中的人工鱼个体进行三进制编码,并与MPRM逻辑电路延时优化结合,提出了一种基于多种群等级人工鱼群算法的MPRM逻辑电路延时优化方法,实现了 MPRM逻辑电路延时优化。基于MCNC基准电路的实验,验证了该方法优化MPRM逻辑电路延时的有效性。