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，探索随着设计变量的变化而性能变化复杂度不同的模拟集成电路的并行优化算法。取得了以下主要创新性研究成果：

(1) 对于性能变化相对简单的模拟集成电路，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。

(2) 对于性能变化复杂度一般的模拟集成电路，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提供更多有希望的候选设计，基于扩大化的有潜力区域的高斯过程模型辅助搜索。

(3) 对于性能变化比较复杂的模拟集成电路，提出了使用不同建模方法的高效并行优化算法（EPODM）。自适应的从整体偏向开发（exploitation）兼顾探索的突变策略组合中挑选合适的策略，采用不同建模方法，同时交叉建模办法被用于平衡预测差异，避免陷入局部最优，提高算法的探索能力。

(4) 对于性能变化特别复杂的模拟集成电路，提出了使用不同建模方法的高鲁棒性并行优化算法（RPODM）。自适应的从整体偏向探索（exploration）兼顾开发（exploitation）突变策略组合中挑选合适策略，不同建模方法被采用，同时使用交叉建模办法来协调不同预测精度差异。

主要学术成果

[1] 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)

[2] 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)

[3] 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)