量子遗传算法在多输出Reed-Muller逻辑电路最佳极性搜索中的应用

被引：16

作者：

汪鹏君 ^{[1
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李辉 ^{[1
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吴文晋 ^{[1
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王伶俐 ^{[2
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张小颖 ^{[2
]}

戴静 ^{[1
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机构：

[1] 宁波大学电路与系统研究所

[2] 复旦大学专用集成电路与系统国家重点实验室

[3] 浙江大学数字技术及仪器研究所

来源：

电子学报 | 2010年 / 38卷 / 05期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

量子遗传算法; 极性搜索; 多输出RM电路; 逻辑优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN402 [设计];

学科分类号：

080903 ; 1401 ;

摘要：

量子遗传算法是一种融合量子计算和遗传算法优点的智能算法,常用于求解组合优化问题.本文给出多输出RM(Reed-Muller)逻辑电路最佳极性搜索方案,将量子遗传算法应用到多输出固定极性RM电路逻辑优化中.针对量子遗传算法易陷入局部极值的缺陷,结合群体灾变思想,提出一种基于量子遗传算法的多输出RM逻辑电路最佳极性搜索算法.最后对多个大规模PLA格式基准电路测试表明:该算法与基于遗传算法的最佳极性搜索相比,在优化能力、寻优性能和收敛速度等方面都有不同程度的提高.

引用

页码：1058 / 1063

页数：6

共 4 条

[1] 一种解决组合优化问题的量子遗传算法QGA [J].