【摘 要】
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由于工艺特征尺寸持续缩小,模拟集成电路设计对多级运放的兴趣不断增高。多级运放可以获得更高增益,但其补偿设计也同时变得困难。本文主要研究利用设计方程以及粒子群优化算法（PSO）来实现多级运放的自动化尺寸定制的方法。与已有研究不同的是,本文尝试将手工推导的设计方程引入到基于仿真的启发式搜索程序中,可以有效地降低搜索空间维数和提高PSO算法的探索结果质量。另外,在多级运放的自动化尺寸定制的研究过程中,本
【基金项目】
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国家自然科学基金（项目号61474145,61974087）；
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由于工艺特征尺寸持续缩小,模拟集成电路设计对多级运放的兴趣不断增高。多级运放可以获得更高增益,但其补偿设计也同时变得困难。本文主要研究利用设计方程以及粒子群优化算法（PSO）来实现多级运放的自动化尺寸定制的方法。与已有研究不同的是,本文尝试将手工推导的设计方程引入到基于仿真的启发式搜索程序中,可以有效地降低搜索空间维数和提高PSO算法的探索结果质量。另外,在多级运放的自动化尺寸定制的研究过程中,本文还测试了其他几种优化算法,包括神经网络算法（ANN）、遗传算法（GA）以及非支配排序的二代遗传算法（NSGA-II）,并分别比较它们在多级运放自动化尺寸定制方面的优劣性。此外,为了提高基于粒子群优化算法的自动化尺寸定制的收敛速度,本文还提出了在粒子群优化算法中集成松弛迭代（RI）的方法,该方法可以在保证准确度的基础上,有效地提高收敛速度。本文还提供了一种可供参考的提高收敛速度的方法,即在每一次粒子群优化迭代后加入利用指标筛选粒子的步骤,该方法可以提高收敛速度,但一定程度上会降低准确度。本文研究的结合设计方程和粒子群优化算法实现多级运放的自动化尺寸定制的方法,可以很好地辅助设计者,为实现模拟集成电路的自动化设计提供了一种可行的思路,也为下一步把符号化计算自动生成的设计方程嵌入到优化算法中提供了初期实验验证。综合来讲,本文的研究是有意义的。
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