一种基于“图”编码的模拟电路的自动合成方法技术

本发明专利技术涉及一种基于“图”编码的模拟电路的自动合成方法。自动合成步骤是：用“无向双连通多重图”表示模拟电路，设定模拟电路功能参数，随机产生Ｎ个个体以形成种群Ｐ，评估种群Ｐ中所有个体的性能，选亲和力高的ｎ个个体形成临时种群Ｐ↓［Ｓ］，对临时种群Ｐ↓［Ｓ］克隆以形成克隆种群Ｐ↓［Ｃ］，对克隆种群Ｐ↓［Ｃ］修改以形成变异种群Ｐ↓［Ｍ］，评估变异种群Ｐ↓［Ｍ］，选出ｍ个亲和力高的个体形成重选种群Ｐ↓［Ｒ］，替换种群Ｐ中亲和力低的个体以形成次新种群Ｐ↓［Ｎ］，随机产生ｄ个新个体替换次新种群Ｐ↓［Ｎ］中亲和力低的个体以形成新种群Ｐ↓［Ｔ］；对新种群Ｐ↓［Ｔ］按种群Ｐ的评估方法进行评估，依此循环，直到生成满足要求的模拟电路。本发明专利技术具有可生成任意结构形式、映射简单、编码效率高的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种模拟电路设计领域。具体涉及。
技术介绍
随着计算机技术的飞速发展，一种效仿生物进化过程的进化算法在众多领域得到了应用，例如组合优化、模式识别和机器学习等。在此背景下，进化硬件的概念于1992年提出。概括地说，EHW以进化算法，特别是遗传算法为组合优化和全局搜索工具，以可编程器件为载体，试图在不借助先验知识和外界干预的条件下，进化出符合设计要求的电路(包括电路拓扑结构和元件参数)。模拟电路在电子系统中仍发挥着无可替代的作用，因此模拟电路的设计十分重要。传统的设计方法都是基于电路模型人工设计的。但由于模拟电路的结构和参数复杂多变，设计难度较大，人工设计往往达不到设计要求，而且模拟电路的设计要求设计者必须具有丰富的专业知识和设计经验才行。因此，模拟电路的设计一直是电路设计的一个难点。而模拟电路的进化设计可以从根本上解决这个问题。 模拟电路的进化设计是EHW的一个重要分支。由于模拟电路的结构和参数复杂多变，所以大规模模拟电路设计一直被公认为是只有经验丰富的专家才能胜任的“艺术工作”。但进化算法往往能突破专家的思维定势，从而生成更加优化的电路。模拟电路的进化合成将会对模拟电路的设计带来革命性的突破，在航空航天等众多领域得到广泛的应用。 模拟电路的进化合成包括电路结构的生成和元件的优化，进化合成方法包括两大部分模拟电路的编码表示和进化搜索算法。目前大部分的实现方法都是基于遗传算法或遗传编程的方法。基于GA的方法通常使用“串”来表示模拟电路，如果电路稍有点复杂，串的长度就会很长。GP是GA的一种扩展，基于GP的方法通常使用“树”来表示模拟电路。但模拟电路实质上是一种“环状图”的结构，所有当使用“串”或“树”来表示模拟电路的时候，从“串”到“图”或从“树”到“图”的映射过程就必不可少。此外，基于GA或GP的方法有一个最大的问题就是搜索过程容易陷入局部最优，容易出现“早熟”的现象。 综合分析目前模拟电路的表示方法，主要有以下不足一是很多方法限制了电路的结构，这些方法只能生成一些特定结构的电路；二是很多方法有很复杂的映射规则，在从编码映射到电路的过程中需要花费很多运算时间。
技术实现思路
本专利技术旨在克服上述技术不足，目的是提供一种可生成任意结构形式、映射简单、编码效率高、能用“图”的结构表示、可克服进化过程中的“早熟”现象的基于图编码的模拟电路的自动合成方法。 为实现上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案是该模拟电路的自动合成步骤是 第一步用“无向双连通多重图”表示模拟电路，“图”G记作(V，E)，V是所有顶点的集合，E是所有边的集合，“图”的顶点表示元件之间的连接，“图”的边表示对应元件的类型和参数；元件包括电阻、电容、电感和二极管的两端口元件以及包括场效应管、三极管和变压器的多端口元件。 第二步设定自动合成的模拟电路的功能参数。 第三步模板模拟电路中或含有固定的输入信号源和负载电阻，或含有固定的输入信号源、负载电阻和供电电源，个体均在模板模拟电路的基础上随机产生。一个个体是一个模拟电路的“图”编码，个体的产生过程是向模板模拟电路中随机添加顶点，添加顶点的个数也是随机的；在随机添加的顶点和模板模拟电路中的顶点之间一直添加边，直到该“图”满足双连通性为止。 将随机产生一个个体的过程重复N次，在模板模拟电路基础上则随机产生N个不同的个体，N个不同的个体表示N个不同的模拟电路，形成种群P。 第四步评估种群P中所有个体所表示的模拟电路的性能，评估过程是 先将每个个体转换成SPICE格式的网络表，再根据生成的网络表，运行SPICE仿真程序，得到模拟电路仿真的结果，然后依据模拟电路仿真的结果，算出每个个体的亲和力。 每个个体的亲和力是一个与目标电路的k个性能值和每个个体的k个性能值有关的函数 Affinity＝f((Vt1，Vf1)，(Vt2，Vf2)，...，(Vtk，Vfk) 式中(Vt1，Vt2，...，Vtk)是目标电路的k个性能值； (Vf1，Vf2，...，Vfk)是个体的k个性能值； 个体的k个性能值和目标电路的k个性能值的差别越小，则个体的亲和力越大。 第五步将种群P中的所有个体按照亲和力的大小降序排列，亲和力高的n(n＜N)个个体被选中，形成临时种群PS，临时种群PS中的个体同样按照亲和力的大小降序排列。 第六步临时种群PS被克隆，克隆后的个体形成克隆种群PC，克隆种群PC中第i个个体被克隆的份数与该个体的亲和力成正比 Ni＝round(β·n/i) 式中Ni是第i个个体被克隆的份数； β是克隆因子； n是临时种群PS中的个体数； i是该个体在临时种群PS中的序号； round是四舍五入取整函数。 第七步克隆种群PC中的个体被随机选中的操作算子所修改，选中的操作算子为以下待选的操作算子中的全部或部分 a、添加边操作算子； b、删除边操作算子； c、修改边操作算子； d、添加顶点操作算子； e、删除顶点操作算子； f、串联操作算子。 选中的操作算子的个数由下式决定 No＝RAND(round(RM×L)) 式中RM是变异的概率，0＜RM≤1； L是预先设定的被选中的操作算子的最大个数； round是四舍五入取整函数； RAND(x)返回一个整数r∈。 对克隆种群PC中的个体修改后，形成变异种群PM，克隆种群PC和变异种群PM中的个体数目相同。 第八步评估变异种群PM中的个体，评估的过程与第四步相同。 第九步将评估后的变异种群PM中的个体首先按照亲和力的大小降序排列，然后从中选出m(m＜N)个亲和力高的个体形成重选种群PR，若重选种群PR中的个体亲和力高于种群P中的个体亲和力，则种群P中的亲和力低的个体将被替换，形成次新种群PN。 第十步按照第三步所述的产生新个体的过程，随机产生d(d＜N)个新个体，然后替换次新种群PN中d个亲和力低的个体，形成新种群PT；对新种群PT按照第四步所述的过程进行评估。 重复执行上述步骤中的第五步～第十步，依此循环，直到满足要求的模拟电路生成为止。 在该模拟电路的自动合成步骤中 “图”的顶点分为输入、输出、电源、地和常规顶点五类，输入、输出、电源、地和常规顶点分别用VIN、 VOUT、VPOWER、VGND和VNORMAL表示；在进化过程中，VNORMAL允许添加或删除，VIN、VOUT、VPOWER和VGND禁止删除或修改。 “图”的边分为输入信号源、输出负载、供电电源和常规边四类，输入信号源、输出负载、供电电源和常规边分别用EIN、EOUT、EPOWER和ENORMAL表示；在进化过程中，ENORMAL允许添加或删除，EIN、EOUT和EPOWER禁止删除或修改。 添加边操作算子的执行过程是随机选择两个不同的顶点，在这两个顶点间加一条边，并为添加的边随机选定一种元件类型。 删除边操作算子的执行过程是随机选择两个不同的顶点v1、v2，如果顶点v1和v2之间的边的条数大于等于2，随机在两顶点之间删除一条边e1＝{v1，v2}，e1∈ENORMAL。 修改边操作算子的执行过程是随机选择一条边e2＝{v3，v4}，e2∈ENORMAL，修改该元件的类型或元件本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于“图”编码的模拟电路的自动合成方法，其特征在于该模拟电路的自动合成步骤为：　　　　第一步：用“无向双连通多重图”表示模拟电路，“图”Ｇ记作（Ｖ，Ｅ），Ｖ是所有顶点的集合，Ｅ是所有边的集合，“图”的顶点表示元件之间的连接，“图”的边表示对应元件的类型和参数；元件包括电阻、电容、电感和二极管的两端口元件以及包括场效应管、三极管和变压器的多端口元件；　　　　第二步：设定自动合成的模拟电路的功能参数；　　　　第三步：模板模拟电路中或含有固定的输入信号源和负载电阻，或含有固定的输入信号源、负载电阻和供电电源，个体均在模板模拟电路的基础上随机产生；一个个体是一个模拟电路的“图”编码，个体的产生过程是：向模板模拟电路中随机添加顶点，添加顶点的个数也是随机的；在随机添加的顶点和模板模拟电路中的顶点之间一直添加边，直到该“图”满足双连通性为止；　　　　将随机产生一个个体的过程重复Ｎ次，在模板模拟电路基础上则随机产生Ｎ个不同的个体，Ｎ个不同的个体表示Ｎ个不同的模拟电路，形成种群Ｐ；　　　　第四步：评估种群Ｐ中所有个体所表示的模拟电路的性能，评估过程是：　　　　先将每个个体转换成ＳＰＩＣＥ格式的网络表，再根据生成的网络表，运行ＳＰＩＣＥ仿真程序，得到模拟电路仿真的结果，然后依据模拟电路仿真的结果，算出每个个体的亲和力；　　　　每个个体的亲和力是一个与目标电路的ｋ个性能值和每个个体的ｋ个性能值有关的函数：　　　　Ａｆｆｉｎｉｔｙ＝ｆ（（Ｖ↓［ｔ１］，Ｖ↓［ｆ１］），（Ｖ↓［ｔ２］，Ｖ↓［ｆ２］），…，（Ｖ↓［ｔｋ］，Ｖ↓［ｆｋ］））　　　　式中：（Ｖ↓［ｔ１］，Ｖ↓［ｔ２］，…，Ｖ↓［ｔｋ］）是目标电路的ｋ个性能值，　　　　（Ｖ↓［ｆ１］，Ｖ↓［ｆ２］，…，Ｖ↓［ｆｋ］）是个体的ｋ个性能值；　　　　个体的ｋ个性能值和目标电路的ｋ个性能值的差别越小，则个体的亲和力越大；　　　　第五步：将种群Ｐ中的所有个体按照亲和力的大小降序排列，亲和力高的ｎ（ｎ＜Ｎ）个个体被选中，形成临时种群Ｐ↓［Ｓ］，临时种群Ｐ↓［Ｓ］中的个体同样按照亲和力的大小降序排列；　　　　第六步：临时种群Ｐ↓［Ｓ］被克隆，克隆后的个体形成克隆种群Ｐ↓［Ｃ］，克隆种群Ｐ↓［Ｃ］中第ｉ个个体被克隆的份数与该个体的亲和力成正比：　　　　Ｎ↓［ｉ］＝ｒｏｕｎｄ（β.ｎ／ｉ）　　　　式中：Ｎ↓［ｉ］是第ｉ个个体被克隆的份数，　　　　β是克隆因子，　　　　ｎ是临时种群Ｐ↓［Ｓ］中...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：甘朝晖，杨振坤，尚涛，余天佑，李高斌，蒋旻，
申请(专利权)人：武汉科技大学，
类型：发明
国别省市：83[中国|武汉]