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J-GLOBAL ID：201702240336055389   整理番号：17A1485017

Co AGSA:収縮円法に基づくアナログICの制約付き最適化のための効率的な自己適応アプローチ【Powered by NICT】

Co-AGSA: An efficient self-adaptive approach for constrained optimization of analog IC based on the shrinking circles technique

著者 (2件)： Dehbashian Maryam (Department of Electrical Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran) ,  Maymandi-Nejad Mohammad (Department of Electrical Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran)
資料名： Integration. the VLSI Journal  (Integration. the VLSI Journal)
巻： 59  ページ： 218-232  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0891A  ISSN： 0167-9260  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,アナログ回路サイジング問題における既存の課題への対処による電子設計自動化(EDA)ツールの最適化カーネルの性能を向上させるために一歩前進することを目的とした。この目的のために,Co AGSAと呼ばれる新しい共進化ベース最適化アプローチを提案した。Co AGSAでは,共進化モデルの概念に基づく自己適応ペナルティ法は強力な最適化アルゴリズムの先進重力探索アルゴリズム(AGSA)と呼ばれる)に結合して,より現実的な制約付最適化問題を効率的に解くことである。Co AGSA手法の性能は最初の三制約付きエンジニアリング設計問題を解くことによって評価した。,Co AGSAベースICサイジングツールの最適化能力は三つの異なる事例研究,即ち,2段階演算増幅器,フォールデッドカスコード型オペアンプと2段階望遠鏡カスコード増幅器を用いて,提案した手法の適用性を示すために検証した。結果はCo AGSAはefflciency,精度とロバスト性の点で他の手法と比較してより良い性能を与えることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 事例研究 ,  *最適化 ,  適応性 ,  アナログ回路 ,  演算増幅器 ,  *アナログ集積回路 ,  ロバスト性 ,  サイジング ,  ペナルティ法 ,  制約付最適化問題 ,  自動設計
準シソーラス用語： カスコード増幅器 ,  探索アルゴリズム ,  共進化 ,  *自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 進行重力探索アルゴリズム(AGSA) ,  収縮円法 ,  制約処理 ,  共進化 ,  回路サイジングツール

分類 (2件)： 集積回路一般  (NC03161C) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (7件)： CO ,  収縮 ,  円 ,  アナログIC ,  制約 ,  最適化 ,  自己適応