摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
第1章 绪论 | 第13-21页 |
1.1 研究背景 | 第13-15页 |
1.1.1 传统CMOS技术 | 第13-14页 |
1.1.2 新兴纳米技术 | 第14-15页 |
1.2 纳米电子系统可靠性问题概述 | 第15-16页 |
1.3 国内外研究现状 | 第16-18页 |
1.3.1 纳米Crossbar容差异逻辑映射 | 第16-17页 |
1.3.2 电子系统鲁棒设计 | 第17-18页 |
1.4 本文的主要工作内容和组织安排 | 第18-20页 |
1.5 本章小结 | 第20-21页 |
第2章 纳米Crossbar结构及其容差异逻辑映射 | 第21-35页 |
2.1 纳米Crossbar | 第21-26页 |
2.1.1 Nano-PLA结构 | 第23-24页 |
2.1.2 基于场效应管的Crossbar | 第24-25页 |
2.1.3 CMOL混合结构 | 第25-26页 |
2.2 纳米Crossbar的延时模型 | 第26-29页 |
2.2.1 基于二极管Crossbar的延时模型 | 第26-28页 |
2.2.2 基于场效应管Crossbar的延时模型 | 第28-29页 |
2.3 纳米Crossbar容差异逻辑映射 | 第29-34页 |
2.3.1 Crossbar结构的矩阵逻辑映射模型 | 第30-32页 |
2.3.2 Crossbar结构的二部图逻辑映射模型 | 第32-34页 |
2.4 本章小结 | 第34-35页 |
第3章 基于多目标Memetic算法的容差异逻辑映射 | 第35-55页 |
3.1 基于纳米Crossbar的多目标容差异逻辑映射 | 第35-37页 |
3.2 多目标优化问题的定义 | 第37-38页 |
3.3 多目标优化问题的常见处理方法 | 第38-45页 |
3.3.1 传统的聚合子目标方法 | 第38-40页 |
3.3.2 多目标进化算法 | 第40-45页 |
3.4 多目标Memetic算法 | 第45-50页 |
3.4.1 算法框架 | 第46页 |
3.4.2 个体编码 | 第46-47页 |
3.4.3 贪婪重分配局部搜索算子 | 第47-48页 |
3.4.4 选择、交叉和变异算子 | 第48-50页 |
3.5 实验结果和分析 | 第50-53页 |
3.5.1 实验设置 | 第51页 |
3.5.2 实验结果和分析 | 第51-53页 |
3.6 本章小结 | 第53-55页 |
第4章 基于双层优化算法的容差异逻辑映射 | 第55-83页 |
4.1 纳米Crossbar容差异逻辑映射问题的双层优化模型 | 第56-58页 |
4.2 双层优化算法简介 | 第58-61页 |
4.2.1 双层优化问题的传统解决方法 | 第58-59页 |
4.2.2 基于进化算法的双层优化问题研究概况 | 第59-61页 |
4.3 基于匈牙利算法的线性规划算法 | 第61-67页 |
4.3.1 问题模型 | 第61-63页 |
4.3.2 基于匈牙利算法的线性规划算法 | 第63-67页 |
4.4 基于双层优化算法的容差异逻辑映射 | 第67-73页 |
4.5 实验结果和分析 | 第73-81页 |
4.5.1 实验设置 | 第73-75页 |
4.5.2 实验结果 | 第75-81页 |
4.6 本章小结 | 第81-83页 |
第5章 基于混合评估方式的进化算法的电路鲁棒设计 | 第83-99页 |
5.1 电路鲁棒设计简介 | 第83-87页 |
5.1.1 电路鲁棒设计定义 | 第84-85页 |
5.1.2 电路最差情况分析与设计 | 第85-87页 |
5.2 最差情况分析方法 | 第87-90页 |
5.2.1 端点分析 | 第88页 |
5.2.2 蒙特卡罗分析 | 第88-90页 |
5.3 算法设计 | 第90-94页 |
5.3.1 基于混合评估方式的差分进化算法框架 | 第91-92页 |
5.3.2 交叉、变异和选择算子 | 第92-94页 |
5.4 实验与结果分析 | 第94-97页 |
5.4.1 实验设置 | 第94-95页 |
5.4.2 实验结果 | 第95-97页 |
5.5 本章小结 | 第97-99页 |
第6章 总结与展望 | 第99-101页 |
6.1 全文总结 | 第99-100页 |
6.2 未来展望 | 第100-101页 |
参考文献 | 第101-111页 |
致谢 | 第111-113页 |
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第113页 |