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【发明授权】一种基于遗传算法符号回归的DTCO公式建模方法_华南理工大学_202311177038.1 

申请/专利权人:华南理工大学

申请日:2023-09-13

公开(公告)日:2024-05-17

公开(公告)号:CN117217150B

主分类号:G06F30/367

分类号:G06F30/367;G06F30/373;G06F30/398;G06N3/126;G06F18/27

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.05.17#授权;2023.12.29#实质审查的生效;2023.12.12#公开

摘要:本发明公开了一种基于遗传算法符号回归的DTCO公式建模方法,涉及芯片研发中工艺设计协同优化。根据半导体器件的工艺参数和电学特性曲线数据生成随机规模AST表达式种群,对该种群中的AST表达式进行适应度计算,并评估适应度,以区分出目标个体群和备选个体群;通过遗传迭代,对两个个体群进行锦标赛选择、交叉和突变操作,生成泛化的AST表达式种群,然后对新种群的表达式长度进行奥卡姆剃刀原则简化和缩减,此过程逐渐优化新生成种群的适应度和表达式的可解释性;共享进程信息,根据适应度以及公式长度选出目标AST表达式,作为SpiceModel。本发明可精确映射工艺参数与电学性能之间的关系,提高芯片设计的准确性和效率,有效应用于器件设计和优化过程。

主权项:1.一种基于遗传算法符号回归的DTCO公式建模方法,其特征在于,包括如下步骤:S1.获取半导体器件的工艺参数和电学特性曲线数据,作为训练和验证材料;S2.对所述训练和验证材料进行并行计算处理,以生成多个以所述训练和验证材料作为遗传种群的进程;S3.随机初始化各个所述进程的遗传种群,生成包含运算符、常量、变量的随机规模AST表达式种群;S4.对所述随机规模AST表达式种群中的AST表达式进行适应度计算,并对所述适应度进行适应度评估,以识别目标个体群和备选个体群;S5.通过所述目标个体群引导备选个体群进行遗传迭代,以生成由所述目标个体群集合而成的目标AST表达式种群;S6.共享所有所述进程的信息,根据所述适应度以及公式长度从所有进程的所述目标AST表达式种群中选择目标AST表达式,作为表征半导体器件的工艺参数和电学特性曲线关系的SpiceModel;在步骤S5中,所述遗传迭代具体为:获取所述目标个体群中最优适应度的AST表达式,选择并复制所述最优适应度的AST表达式的树结构组成,将其与所述备选个体群中的AST表达式进行锦标赛选择、突变操作和交叉操作,生成泛化的AST表达式种群;对所述泛化的AST表达式种群中的AST表达式的公式长度进行自适应缩减处理,以获取新的AST表达式群,并对所述新的AST表达式群进入如步骤S4所述的适应度计算和适应度评估;所述自适应缩减处理具体为,对筛选出的AST表达式进行懒惰评估及裁剪;所述懒惰评估具体为:从随机抽象语法树的根节点开始,逐步向下计算所述筛选出的AST表达式的值;在计算过程中,如果当前数据不需要经过所述筛选出的AST表达式的当前分支计算即可得到,则跳过所述当前分支;所述裁剪具体为:根据奥卡姆剃刀准则,设置表达式复杂度阈值;若所述懒惰评估中生成的AST表达式的复杂度超过表达式复杂度阈值,则删除所述懒惰评估中生成的AST表达式中超过表达式复杂度阈值的分支、节点或子树;若所述目标个体群引导备选个体群进行若干次遗传迭代处理后,所述目标AST表达式种群的最优适应度与若干次迭代前的最优适应度差值小于一设定阈值,则根据所述新的AST表达式群适应度的收敛速率,动态调整遗传算法中的超参数;所述超参数包括锦标赛选择参与的AST表达式的个数、突变操作的随机替代符号个数、交叉操作的交叉点位置和表达式复杂度阈值;所述超参数的动态调整具体为:根据所述收敛速率,动态地调整每次所述锦标赛选择参与的AST表达式的个数;若所述收敛速率小于设定值一,则增加所述锦标赛选择参与的AST表达式的个数,反之,则减少参与个数;根据所述收敛速率,自适应地调整所述突变操作的随机替代符号个数;若所述收敛速率小于设定值二,则增加所述突变操作的随机替代符号个数,反之,则减少所述突变操作的随机替代符号个数;根据所述收敛速率,调整所述交叉操作的交叉点位置;若所述收敛速率小于设定值三,则增加所述交叉操作的交叉点位置个数,反之,则保持原有的所述交叉操作的交叉点位置的选择;根据所述收敛速率,自适应地调整所述表达式复杂度阈值;若所述收敛速率小于设定值四,则增加所述表达式复杂度阈值,反之,则降低所述表达式复杂度阈值。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 华南理工大学 一种基于遗传算法符号回归的DTCO公式建模方法

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