【技术实现步骤摘要】
一种基于内嵌并行结构遗传算法的关键电路单元定位方法
本专利技术属于集成电路中关键性电路单元的定位
，具体来说是一种基于内嵌并行结构遗传算法的关键电路单元定位方法。
技术介绍
随着集成电路特征尺寸的不断减小、电源电压的降低及工作频率的增加，工艺技术也随之变得愈为复杂，使之不可避免地容易导致电路的可靠性容限下降，不利于快速实现集成电路产品的高可靠设计。为此，业界通常做法是对电路结构中的薄弱器件进行加固，使以较小代价实现电路结构可靠性较大程度的改善。这显然需要有一款精确有效的关键电路单元定位方法协助以实现上述目标。其中，关键电路单元是指对电路结构可靠性有较大影响的电路单元。目前，有多种方法或工具，如基于图论的分析方法、基于仿真的分析方法以及基于进化策略的分析方法等，被提出以定位电路结构中的关键性单元。然而，现有方法往往难以有效实现定位精度与计算复杂性的统一。分析发现，尽管现有的基于进化策略的分析方法尚存不足，但仍然不失为一种有前途的研究方法并得到了业界的重点关注。因此，本专利技术选择了得到广泛认可的遗传算法框架以开展电路结构中关键性单元的定位分析。
技术实现思路
针对...
【技术保护点】
1.一种基于内嵌并行结构遗传算法的关键电路单元定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：网表解析及相关量的初始化：1.1读取电路子网表，并建立与之相对应的完整性链表LC，其中LC指链表中任意节点的输入端信息均可从该节点的前序节点的输出端信息中提取得到；1.2提取该电路的原始输入端与电路单元，并对所有NLC个电路单元实施二进制编码，且初始化循环变量i=1，实验重复次数Nsm，遗传算法的进化代数NGE，及种群规模nps；步骤2：构建面向关键电路单元的初始化种群，并初始化当前进化代数变量j=1：2.1随机生成nch个个体，并利用E‑PTM模型分别计算各自的适应度；2.2从步骤2....
【技术特征摘要】
1.一种基于内嵌并行结构遗传算法的关键电路单元定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：网表解析及相关量的初始化：1.1读取电路子网表，并建立与之相对应的完整性链表LC，其中LC指链表中任意节点的输入端信息均可从该节点的前序节点的输出端信息中提取得到；1.2提取该电路的原始输入端与电路单元，并对所有NLC个电路单元实施二进制编码，且初始化循环变量i=1，实验重复次数Nsm，遗传算法的进化代数NGE，及种群规模nps；步骤2：构建面向关键电路单元的初始化种群，并初始化当前进化代数变量j=1：2.1随机生成nch个个体，并利用E-PTM模型分别计算各自的适应度；2.2从步骤2.1的结果中挑选出适应度最好的一个个体作为初始种群的成员；2.3若种群规模达到nps，则转步骤3；否则转步骤2.1；步骤3：新建名人堂库HG，并将每一代中最好个体保存至HG中：3.1按适应度的降序对当前种群中的所有个体进行排列，并初始化循环变量k=1；3.2按公式（1）方法计算第k个与第k+1个父代个体patk与patk+1的相似度sim，若sim<λ1，则转到步骤3.3；否则转到步骤3.4，其中，λ1指事先给定的阈值，bitand()指按位与运算，sum指求和运算；sim=sum(bitand(patk,patk+1))/NLC(1)3.3对父代个体patk与patk+1执行交叉操作；3.3.1生成在区间[1,NLC×(2-j/NGE)/2]内的整型随机数rnc，其中NGE指总的进化代数；3.3.2按公式（2）方法生成交叉概率pcr，其中，pcrmin为给定的最小交叉概率，fpatk与fpatk+1分别指个体patk与patk+1的适应度，fmax与fmin分别指当代种群的最大与最小适应度；pcr=pcrmin+|fpatk-fpatk+1|/|fmax-fmin|(2)3.3.3生成区间[0,1]间的随机数rd，若rd<pcr，则对个体patk与patk+1的基因位[1,rnc]执行单点交叉操作，使产生新的个体chdk与chdk+1；3.3.4对个体patk、patk+1、chdk与chdk+1执行父子竞争策略，并保留适应度更好的两个个体作为交叉操作的子代，并转到步骤3.5；3.4对父代个体patk与patk+1执行变异操作，并初始化循环变量h=k；3.4.1生成区间[1,NLC]内的整型随机数rnm；3.4.2按公式（...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖杰，施展辉，季奇瓯，胡海根，杨旭华，黄玉娇，李伟，马伟峰，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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