Low-Area/Low-Power CMOS Op-Amps Design Based on Total Optimality Index Using Reinforcement Learning Approach
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 299
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JECEI-6-2_007
تاریخ نمایه سازی: 31 شهریور 1398
چکیده مقاله:
This paper presents the application of reinforcement learning in automatic analog IC design. In this work, the Multi-Objective approach by Learning Automata is evaluated for accommodating required functionalities and performance specifications considering optimal minimizing of MOSFETs area and power consumption for two famous CMOS op-amps. The results show the ability of the proposed method to optimize aforementioned objectives, compared with three MO well-known algorithms (including Particle Swarm Optimization, Inclined Planes system Optimization, and Genetic Algorithm). So that for a two-stage CMOS op-amp, it is obtained 560.42 μW power and 72.825 〖μm〗^2 area, and power 214.15 μW and area 13.76 〖μm〗^2 for a single-ended folded-cascode op-amp. In addition to evaluating the Pareto-fronts obtained based on Overall Non-dominated Vector Generation and Spacing criteria, in terms of Total Optimality Index, MOLA for both cases has been able to have the best performance between the applied methods, and other researches with values of -25.683 and -34.16 dB, respectively.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Najmeh Sayyadi Shahraki
Department of Electrical and Computer Engineering University of Birjand Birjand, Iran
Seyed Hamid Zahiri
Department of Electrical and Computer Engineering University of Birjand, Birjand, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :