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J-GLOBAL ID：201802226608233677   整理番号：18A1895841

Grey Wolf最適化アルゴリズムを用いたCMOSアナログ回路の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of CMOS Analog Circuits Using Grey Wolf Optimization Algorithm

著者 (2件)： Mushahhid Majeed M A (Electronics and Communication Engineering Department, National Institute of Technology Warangal, Warangal, India) ,  Rao Patri Srihari (Electronics and Communication Engineering Department, National Institute of Technology Warangal, Warangal, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INDICON  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,Grey Wolf最適化(GWO)と名付けたメタヒューリスティック探索アルゴリズムを,最も一般的に使用されている重要なアナログ回路,すなわち,完全金属酸化物半導体(CMOS)差動増幅回路と2段CMOS動作増幅回路を最適に設計するために提示した。GWOアルゴリズムは,ハンティング機構の基本的な不完全化と灰色のwolの自然の挙動で観察されるリーダシップ階層構造である。被食者と攻撃者を検索することは,このアルゴリズムで実行されるハンティングの3つの主なステップである。トランジスタのサイズをGWOを用いて最適化し,トランジスタに占める面積を低減することにより回路の設計仕様を改善した。シミュレーション結果と収束プロットにより,アナログ回路設計のために,粒子群最適化(PSO),重力探索アルゴリズム(GSA)およびPSO(GSAPSO)のハイブリッドのような他のアルゴリズムのいくつかに対するGWOの優位性を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 狩猟 ,  *アルゴリズム ,  差動増幅器 ,  *CMOS ,  トランジスタ ,  重力 ,  *アナログ回路 ,  シミュレーション ,  増幅器 ,  階層構造 ,  *最適化 ,  リーダシップ
準シソーラス用語： 攻撃者 ,  被食者 ,  探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最適化アルゴリズム ,  CMOSアナログ回路 ,  最適化