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发明公开
一种基于贝叶斯优化的多Testbench模拟电路优化方法审中-实审

公开(公告)号：CN116484787A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202210039711.4

申请日：2022-01-13

Applicant: 复旦大学

Inventor： 曾璇 , 严昌浩 , 毕朝日 , 杨帆 , 周电 , 赵婧尧

IPC: G06F30/373 , G06F30/398

Abstract: 本发明属集成电路设计技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯优化(Bayesian Optimization)的模拟电路优化方法，该方法采用高斯过程(Gaussian Process)建模，并利用带约束预测熵搜索(PESC)和可行域期望提升(FEI)作为采集函数。本发明提出对模拟电路的各个性能指标分别建立高斯过程模型；通过优化PESC/wPESC采集函数，产生下一轮迭代优化需要仿真的Testbench和相应仿真点；通过对可行域期望提升采集函数求解一个多模态优化问题，提升探索未知可行域的效率。与现有技术的模拟电路优化方法相比，本方法在保证电路优化质量的同时，能够显著减少优化过程中所需电路仿真的次数。

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