基于量子文化PSO算法的晶體管仿真.pdf

1、半導(dǎo)體器件仿真的概念是由肖克萊(Shockley)提出的，并且奠定了晶體管仿真的基礎(chǔ)。無(wú)論是在半導(dǎo)體器件的設(shè)計(jì)中，還是在集成電路的制造中，晶體管仿真都起著極其重要的作用。晶體管仿真的過(guò)程就是解晶體管的基本方程的過(guò)程，而對(duì)晶體管基本方程的求解主要體現(xiàn)在對(duì)大型稀疏矩陣的求解，因此晶體管仿真方法優(yōu)劣反映在對(duì)大型稀疏矩陣求解的速度和精度以及所需內(nèi)存空間上。然而，傳統(tǒng)的數(shù)值解法很難達(dá)到滿意的要求。
　　 為此，本文在群智能粒子群優(yōu)化算法(

2、Particle Swarm Optimization PSO)的基礎(chǔ)上，提出量子文化PSO 算法(Quantum Culture Particle Swarm Optimization QCPSO)，并將其應(yīng)用到晶體管仿真中，為晶體管仿真技術(shù)另辟蹊徑。本論文的主要研究工作如下：
　　 (1)晶體管方程的分析及其常用的仿真方法的分析。在建立晶體管仿真的數(shù)學(xué)物理基礎(chǔ)之上，闡述晶體管方程的歸一化處理、邊界條件的確定以及晶體管方程的離

3、散化處理，逐步研究常用的矩陣求解算法如高斯消去法、雅克比迭代法、高斯-賽德?tīng)柕?、牛頓迭代法等方法，以及如何求解方程和求解方程的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　 (2)提出QCPSO 算法。QCPSO 算法就是首先將量子算法中的量子行為性質(zhì)應(yīng)用到粒子群的選擇上，從而得到量子PSO(Quantum Particle Swarm Optimization QPSO)算法，然后結(jié)合文化算法(Culture Algorithm CA)，將QPSO 算法

4、納入文化框架中作為主群體空間的進(jìn)化算法，而信念空間則采用環(huán)境知識(shí)和標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)組成的集合進(jìn)行進(jìn)化。兩個(gè)空間進(jìn)行獨(dú)立并行的進(jìn)化，并通過(guò)影響操作和接受操作指導(dǎo)彼此的進(jìn)化，大大的提高算法的性能。
　　 (3)研究QCPSO在晶體管仿真中的應(yīng)用。晶體管方程經(jīng)過(guò)一系列處理后得到矩陣方程，然后采用QCPSO 算法進(jìn)行迭代求解。通過(guò)晶體管的仿真，結(jié)果表明QCPSO 算法優(yōu)越于牛頓迭代法，PSO算法、量子PSO算法以及文化PSO算法(Culture