学位论文简介
随着集成电路元器件尺寸不断的缩小，元器件模型变得越来越复杂，给手工计算带来巨大的困难。本文围绕基于代理模型的模拟集成电路并行优化这一主题，探索不同复杂度的模拟集成电路并行优化算法。取得了以下主要创新性研究成果：
对于性能变化相对简单的模拟集成电路（随着设计变量的变化），提出了基于一个局部代理模型的并行优化算法（LSPO）。先进的代理模型感知进化搜索(SMAS)框架被用作LSPO的基础。三种偏向开发（exploitation）的差分进化变异策略的有机结合及其自适应挑选机制有助于SMAS在并行计算环境中寻找最优搜索策略。
对于性能变化复杂度一般的模拟集成电路（随着设计变量的变化），提出了使用多种获取函数的基于代理模型的并行优化算法（SPMA）。多种获取函数各自以自己的方式平衡开发和探索。多重变异策略的操作有助于提供更多有希望的候选设计。基于有潜力区域的扩大化的高斯过程模型辅助搜索。
对于性能变化比较复杂的模拟集成电路（随着设计变量的变化），提出了使用不同建模方法的高效并行优化算法（EPODM）。优化比较复杂的问题需要搜索策略组合偏向于开发（exploitation），同时要兼顾探索（exploration），因此生成的待评估数据分布不均匀。使用基于目前有潜力区域的模型来辅助两个偏重于开发的搜索策略。使用基于待评估个体的模型来辅助一个偏重于探索的搜索策略。使用相互交叉建模的办法来平衡两个不同代理模型预测精度的差异，避免陷入局部最优，提高算法的探索能力。
对于性能变化特别复杂的模拟集成电路（随着设计变量的变化），提出了使用不同建模方法的高鲁棒性并行优化算法（RPODM）。优化特别复杂的问题需要搜索策略组合偏向于探索，同时兼顾开发，因此生成的待评估数据分布非常分散。使用基于目前有潜力区域的模型来辅助一个偏重于开发的搜索策略。使用基于待仿真个体的模型来辅助两个偏重于探索的搜索策略。使用相互参杂的办法来平衡两个不同代理模型预测精度的差异，协调并促进了优化算法的收敛。
主要学术成果
Sichun Du, Haiyang Liu, Hongxia Yin, Fei Yu, Jinxin Li. A local surrogate-based parallel optimization for analog circuits, AEU - International Journal of Electronics and Communications, 2021, 134:153667. (SCI，本人二作, 导师一作)
Sichun Du, Haiyang Liu, Qinghui Hong, Chunhua Wang. A surrogate-based parallel optimization of analog circuits using multi-acquisition functions. AEU-International Journal of Electronics and Communications, 2022, 146:154105. (SCI，本人二作, 导师一作)
Sichun Du, Qing Deng, Qinghui Hong, Jun Li, Haiyang Liu, Chunhua Wang. A memristor-based circuit design and implementation for blocking on Pavlov associative memory. Neural Computing and Applications, 2022. 1–17. (SCI，第五作者)
