基于精确逻辑的逻辑综合和优化方法已有广泛的研究.但有时并非需要精确逻辑,从而可利用这种特性进行关键指标的综合和优化.本文提出了基于近似逻辑的不完全指定固定极性Reed-Muller(Incompletely Specified Fixed Polarity RM,ISFPRM)逻辑函数的逻辑优化方法.首先建立基于二级逻辑的功耗估算模型和近似电路的设计效能评估模型,然后提出基于近似逻辑的ISFPRM函数的优化算法,并用遗传算法加以实现.所提算法应用于MCNC标准电路进行测试,结果表明在一定的面积约束下,电路每增加1％的误差率获得12％～18％的功耗优化.
近似逻辑 ISFPRM 极性搜索 GA