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龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學(xué)申請的專利基于多目標(biāo)進(jìn)化算法的近似二進(jìn)制乘法器設(shè)計方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116341571B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310213202.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06G7/16；該發(fā)明授權(quán)基于多目標(biāo)進(jìn)化算法的近似二進(jìn)制乘法器設(shè)計方法是由賀雅娟;彭澤陽;侯博文;王梓霖;張竣朋;張波設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-03-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多目標(biāo)進(jìn)化算法的近似二進(jìn)制乘法器設(shè)計方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于集成電路技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多目標(biāo)進(jìn)化算法的近似二進(jìn)制乘法器設(shè)計方法。在本發(fā)明中，乘法器和壓縮器將分別作為個體和基因，以模擬自然進(jìn)化的方式探索由多種近似壓縮器組成的高能效近似乘法器設(shè)計，使所提出的設(shè)計在誤差指標(biāo)、延時、面積和功耗上具有最優(yōu)的權(quán)衡。除此之外，本文基于部分積分布的特性，提出了近似乘法器的誤差模型，其可以大幅減少仿真中測試向量的數(shù)量，加快誤差指標(biāo)的計算，提高搜索效率。

本發(fā)明授權(quán)基于多目標(biāo)進(jìn)化算法的近似二進(jìn)制乘法器設(shè)計方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于多目標(biāo)進(jìn)化算法的近似二進(jìn)制乘法器設(shè)計方法，其特征在于，包括： 將部分積壓縮分為精確部分和近似部分，其中近似部分為乘法器中最低的r列，對于無符號乘法器，，對于符號數(shù)乘法器，；并且在近似部分中，使用N:1壓縮器實(shí)現(xiàn)近似的部分積壓縮；所述N:1壓縮器具有N比特輸入和1比特輸出； 在近似部分最高列添加誤差補(bǔ)償單元，誤差補(bǔ)償單元同樣具有N比特輸入和1比特輸出，并且誤差補(bǔ)償單元的輸入與第r-1列N:1壓縮器的輸入相同，誤差補(bǔ)償單元向第r列產(chǎn)生1比特進(jìn)位；所述N:1壓縮器和誤差補(bǔ)償單元共同完成部分積的壓縮； 通過多目標(biāo)進(jìn)化算法設(shè)計乘法器：將乘法器作為個體，N:1壓縮器作為基因，先進(jìn)行種群初始化、評估目標(biāo)和分配等級；然后進(jìn)行搜索循環(huán)，在最大迭代次數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行繁殖、精英策略、評估目標(biāo)、分配等級和生成下一代種群，最后輸出最終種群獲得乘法器電路結(jié)構(gòu)； 所述種群初始化是：將近似乘法器基于N:1壓縮器編碼為一組整數(shù)表示，再進(jìn)行所述種群初始化時通過隨機(jī)生成M組數(shù)據(jù)，由它們代表近似乘法器，即M個個體，近似乘法器中的N:1壓縮器就是這組整數(shù)每個片段代表的N:1壓縮器； 所述繁殖的方法是：假設(shè)當(dāng)前種群為父代種群，使用競標(biāo)賽選擇的方式在父代種群中挑選Pareto支配關(guān)系高的個體作為親代，再由交叉和變異產(chǎn)生子代個體，其中交叉代表交換兩個親代乘法器中的部分N:1壓縮器，從而產(chǎn)生子代近似乘法器；變異代表有的概率將這些子代乘法器中的N:1壓縮器隨機(jī)改變?yōu)槠渌腘:1壓縮器；設(shè)定無論交叉還是變異都不能改變每個位置上N:1壓縮器的運(yùn)算位寬N； 所述精英策略的方法是：將父代種群和子代種群結(jié)合，以合并后的新種群為基礎(chǔ)進(jìn)行后續(xù)迭代； 所述評估目標(biāo)的方法是：對于誤差指標(biāo)，將每一種部分積分布下的誤差與該分布的概率相乘，然后進(jìn)行累加，以此計算出相關(guān)誤差指標(biāo)；對于延時、功耗和面積的硬件性能指標(biāo)，則是將乘法器中的N:1壓縮器的延時、功耗和面積進(jìn)行累加，以此估計乘法器的硬件性能指標(biāo)； 所述分配等級的方法是：采用了NSGA-II中的快速非支配排序和擁擠度，從而快速計算出種群中所有乘法器的Pareto支配關(guān)系，并以此將乘法器分為多個等級，不同等級的乘法器對于精度和硬件性能具有不同的權(quán)衡，處在第0級的乘法器具有最佳的權(quán)衡，支配其他等級的乘法器；對于相同等級的乘法器，它的擁擠度越高則代表它Pareto支配關(guān)系越高； 所述生成下一代種群的具體方法是：保留Pareto支配關(guān)系最高的M個個體作為下一代種群。

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