量子遗传算法在多输出Reed-Muller逻辑电路最佳极性搜索中的应用

摘要

量子遗传算法是一种融合量子计算和遗传算法优点的智能算法,常用于求解组合优化问题.本文给出多输出RM(Reed-Muller)逻辑电路最佳极性搜索方案,将量子遗传算法应用到多输出固定极性RM电路逻辑优化中.针对量子遗传算法易陷入局部极值的缺陷,结合群体灾变思想,提出一种基于量子遗传算法的多输出RM逻辑电路最佳极性搜索算法.最后对多个大规模PLA格式基准电路测试表明:该算法与基于遗传算法的最佳极性搜索相比,在优化能力、寻优性能和收敛速度等方面都有不同程度的提高.