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基于Pareto多目标遗传算法的CMOS运放优化设计

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·引言第10-11页
   ·模拟集成电路设计的特点第11-12页
   ·模拟集成电路的设计流程第12-14页
   ·本文的工作第14-15页
第二章 模拟集成电路的设计自动化第15-25页
   ·基于知识的设计方法第15-16页
   ·基于优化的设计方法第16-21页
     ·基于仿真的优化设计第16-17页
     ·基于方程的优化设计第17-21页
       ·手工推导法第18-19页
       ·符号分析法第19-21页
   ·模拟集成电路的层次化设计第21-23页
   ·多目标优化设计第23-24页
   ·本章小节第24-25页
第三章 Pareto 多目标优化算法第25-36页
   ·多目标优化问题(MOP)第25-26页
   ·基本概念第26-27页
   ·多目标进化算法第27-28页
   ·非支配排序遗传算法(NSGA)第28-31页
     ·遗传算法的基本原理及算法流程第29-30页
     ·NSGA 的基本原理及算法流程第30-31页
   ·带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)第31-35页
     ·快速非支配排序算法(Non-dominated sorting)第31-32页
     ·拥挤度(Crowding distance sorting)第32-33页
     ·小生境策略和精英保留策略第33-34页
     ·NSGA-Ⅱ 的算法流程第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 基于 Pareto 多目标优化的电路设计第36-58页
   ·模拟集成电路的优化设计第36-37页
   ·改进的电路 Pareto 最优设计第37-38页
   ·优化设计实现流程第38-39页
   ·优化设计实例一第39-48页
     ·基于方程的设计第40-44页
     ·基于仿真的设计第44-46页
     ·结合两种设计方法第46-48页
   ·优化设计实例二第48-53页
   ·优化设计实例三第53-57页
   ·总结第57-58页
第五章 总结与展望第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-64页
附录第64-66页
作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目第66-67页
详细摘要第67-70页

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