基于整体退火遗传算法的低功耗极性转换

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针对n变量逻辑函数在不同极性下所对应REED-MULLER(RM)电路功耗和面积不同的特点,对信号几率传递算法、多输入XOR/AND(异或/与)门的低功耗分解算法和多成份极性转换算法进行了深入研究,成功地将整体退火遗传算法(whole annealinggenetic algorithm,WAGA)应用于RM电路最佳极性的搜索.通过对8个MCNC Benchmark测试表明,算法搜索到的最佳极性,其所对应RM电路的SYNOPSYS综合结果,与极性0时相比,功耗、面积和最大延时的平均节省分别达到了77.2
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