[发明专利]基于追踪编码和遗传算法的电路结构优化方法

权利要求书

1.基于追踪编码和遗传算法的电路结构优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、对电路中各器件及其参数进行追踪编码，从而获得初代种群；

S2、对初代种群中所有染色体依次进行选择、交叉和变异操作，从而获得下一代种群；

S3、对下一代种群进行解码仿真，从而获得每个染色体的适应度；比较全部染色体的适应度是否均满足设置要求的适应度函数，若是，则输出该种群以作为电路优化结构，否则返回至步骤S2。

2.根据权利要求1所述的基于追踪编码和遗传算法的电路结构优化方法，其特征在于，所述步骤S1中，对电路中的器件及其参数进行追踪编码，从而获得初代种群，包括：

S11、设置器件集、电路连接指令集和器件个数集并创建全局移动点，所述全局移动点初始化为输入端；

S12、随机从器件集中取出器件并从电路连接指令集中取出指令，组合该器件和指令，从而使全局移动点根据指令变化，以将器件添加到电路之中；

S13、判断电路中器件个数是否满足器件个数集的设置要求，若是，则将全局移动点连接到输出端，从而获得初代种群，否则返回至步骤S12。

3.根据权利要求1所述的基于追踪编码和遗传算法的电路结构优化方法，其特征在于，所述步骤S3中，对下一代种群进行解码仿真，从而获得每个染色体的适应度,包括：对下一代种群进行解码，将解码所得信息写入到netlist文件中，并调用Hspice对下一代种群中的所有染色体进行仿真，从而得到所有染色体的适应度。

4.根据权利要求1所述的基于追踪编码和遗传算法的电路结构优化方法，其特征在于，所述步骤S2中的选择操作包括轮盘选择、锦标赛选择和排序选择中的一种或多种。

5.根据权利要求1所述的基于追踪编码和遗传算法的电路结构优化方法，其特征在于，所述步骤S2中的交叉操作包括单点交叉、两点交叉、算术交叉、线性交叉操作和基于方向的交叉中的一种或多种。

6.根据权利要求1所述的基于追踪编码和遗传算法的电路结构优化方法，其特征在于，所述步骤S2中的变异操作包括均匀变异、高斯变异、动态变异和基于方向的变异中的一种或多种。