[发明专利]一种Alpha导向灰狼算法及其在两级运算放大器设计中的应用

说明书

本发明涉及到一种Alpha导向灰狼算法及其它在两级运算放大器设计中的应用，属于群体智能算法的改进及应用领域。其特征在于：在灰狼算法中引入了Alpha导向机制，给狼群领导集团提供了潜在猎物的方向，进而提高算法的收敛速度；标准GWO如长时间陷入局部最优，种群就集中在Alpha、Beta、Delta附近区域且很难从中跳出，本发明在灰狼算法中引入Alpha变异机制，为种群跳出局部最优提供了渠道；在本发明中，算法参数采用标量化设计，算法结构得到简化。在两级无缓冲CMOS运算放大器优化设计的应用中，具有良好的寻优效果。

技术领域

本发明属于群体智能优化算法的改进和应用领域，涉及到一种新颖的灰狼种群导向机制、一种新颖的灰狼变异机制以及一种新颖的灰狼算法结构参数。

背景技术

随着模拟集成电路的不断发展，设计的复杂性逐渐提高、需求不断增加，手工计算设计难度将越来越大，设计周期会更长，多目标和多约束性，使得模拟集成电路设计成为一个带约束的多目标优化问题，为兼顾模拟集成电路设计各项需求，要求电路设计者具备充足的设计经验，然而这也满足不了当前竞争激烈的市场需求，模拟集成电路参数优化设计辅助工具已成为一种迫切需要，图1中给了一种基本的两级无缓冲CMOS运算放大器的拓扑结构图。一些群体智能优化算法等其它自动化设计工具相继被提出。

受自然界灰狼的社会等级和狩猎行为的启发，灰狼优化算法(GWO)于2014年被提出。在自然界中，狼群的社会等级划分为四个等级，从上到下分别是Alpha(α)狼、Beta(β)狼、Delta(δ)狼和Omega(ω)狼群，如图2所示。Alpha狼主要负责决定狼群狩猎、睡觉的地点、醒来的时间等等，它是狼群的领导者。Beta狼是帮助Alpha狼做决策者或其他群体活动的下属狼。Beta狼可以是雄性也可以是雌性，如果其中一只Alpha狼去世或者变得很老，它将成为Alpha狼的最佳选择。Beta狼应该尊重Alpha狼的所有决定，但同时指挥其他较低等级的狼。Delta狼必须服从Alpha和Beta，但它们指挥Omega狼群，侦查员、哨兵、长者、捕食者和看守者属于这一类。侦察员负责监视领地的边界，并在有危险的情况下发出警报。哨兵保护和保证狼群的安全性。长者是经验丰富的狼，曾经是Alpha或Beta。捕食者在狩猎猎物时为Alpha和Beta提供帮助，并为猎物提供食物。最后，看护者负责照顾那些虚弱、生病和受伤的狼群。等级最低的灰狼是Omega狼群，它们扮演替罪羊的角色，并不得不屈服于其他所有的狼群，它们是最后一批被允许食用的狼。看起来，它们在群体中并不重要，但根据观察发现，狼群在失去Omega的情况下，整个群体面临着内部斗争和问题。这是由于Omega释放了所有狼的暴力和挫败感。这有助于满足整个狼群并保持优势结构。在某些情况下，Omega也是狼群中的保姆。灰狼的捕食行为分为三个阶段：跟踪和接近猎物，追捕和包围猎物，攻击猎物。

在GWO算法中，狩猎(优化)是由Alpha、Beta和Delta狼来引导的，Omega狼群跟随这三匹狼。根据29个基准函数的测试结果，GWO算法能够提供非常有竞争力的结果。但在狼群进化过程，Alpha狼的进化受等级低于其的Beta和Delta狼影响，Beta狼的进化受等级低于其的Delta狼影响，这不利于种群的快速收敛，在算法中引入一种有效的机制来引导Alpha、Beta和Delta狼进化寻优，显得十分必要。

发明内容

本发明的目的在于提高灰狼算法的收敛速度和精度，降低计算机计算时间，用以解决两级无缓冲CMOS运算放大器优化设计问题。其特征在于在灰狼算法中引入了Alpha导向机制、Alpha变异机制，算法参数标量化设计，主要包括以下几个步骤：

步骤一：以两级运算放大器的开环增益A_v为优化目标，以单位增益带宽UGB、摆率SR、晶体管的总面积TA、正电源抑制PSRR+、负电源抑制PSRR-、静态功耗Pdiss、相位裕度PM以及结构条件为约束条件，建立如下数学模型：