本技术提供了一种基于领域知识的模拟电路智能优化算法,涉及模拟电路技术领域,包括S1、采样生成初始种群;S2、对初始种群进行仿真;S3、判断初始种群的进化状态,选择不同的进化算子;S4、将子代种群与初始种群进行合并得到临时种群;S5、对临时种群进行非支配排序得到非支配序;S6、对得到非支配序的临时种群进行基于参考点的排序得到基于参考点的序;S7、结合基于参考点的序,使用小生境保留策略在临时种群中选择个体作为新子代种群;S8、设定迭代次数的最大值,当迭代次数未达最大值时,循环执行步骤S3‑S7;当迭代次数达到最大值时,算法结束。本发明的有益效果为:提高了可行解探索进程,且生成的解质量高。
背景技术
模拟电路在现代电子系统中起着至关重要的作用,广泛应用于通信、信号处理、传感器接口等众多领域。传统的模拟电路设计方法往往依赖于设计师的经验和反复的试错。设计师需要根据具体的电路功能和性能要求,手动选择电路拓扑结构和元件参数。由于模拟电路中的元件参数相互关联且对电路性能的影响是非线性的,这种手动设计方法不仅耗时费力,而且很难保证设计出的电路能够达到最优性能。
为了提高模拟电路设计的效率和质量,许多模拟电路优化算法应运而生。常见的优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法等。然而现有的优化算法在搜索参数空间时往往具有盲目性。例如,在遗传算法中,交叉和变异操作是随机进行的,可能会产生大量不符合实际电路设计规则的个体,导致探索可行解效率低下。其次,在多目标优化场景下,现有的优化算法难以有效地平衡多个相互冲突的目标,容易陷入局部最优解,无法找到全局最优的电路设计方案。
如何解决上述技术问题为本发明面临的课题。
实现思路