应用遗传算法提取GaAs场效应管小信号模型参数

利用阻抗矩阵法求出GaAs场效应管的小信号等效电路S参数,并提出应用遗传算法提取等效电路模型参数.该法具有收敛快速、精确度高的特点,使各个模型参数均能得到较为精确快速的提取.     

遗传算法在半导体器件参数提取软件中的实现

随着半导体器件参数的增加,目标函数的自变量空间维数变得越来越大。传统的优化算法已经不能很好地处理此类问题,主要表现在无法有效地达到目标函数的极小点。文章首先在参数提取软件中实现了遗传算法,并与传统的优化算法进行了比较,探讨了该算法在参数提取软件中的实用性,提出了将遗传算法与传统优化算法结合在一起的方法。     

基于遗传算法的BSIM SOI模型参数提取

提出了一种提取BSIM SOI模型参数的新方法,该方法基于遗传算法和局部优化法的结合,同时具有全局优化和局部优化的优点,提取的参数物理意义明确,并且容易得到全局最优解.该方法计算简单,不需要对模型进行深入了解和丰富的参数提取经验,易于推广使用.对用该方法得到的SOI模型进行了模拟,并将模拟结果与1.2μm CMOS/SOI测试结果进行对比,二者吻合很好,SOI器件特有的kink效应也得到了很好的拟合.     

基于遗传算法的BSIM SOI模型参数提取

提出了一种提取BSIM SOI模型参数的新方法,该方法基于遗传算法和局部优化法的结合,同时具有全局优化和局部优化的优点,提取的参数物理意义明确,并且容易得到全局最优解．该方法计算简单,不需要对模型进行深入了解和丰富的参数提取经验,易于推广使用．对用该方法得到的SOI模型进行了模拟,并将模拟结果与1.2μm CMOS/SOI测试结果进行对比,二者吻合很好,SOI器件特有的kink效应也得到了很好的拟合．     

噪声环境下遗传算法的收敛性和收敛速度估计

 问题求解的环境往往非常复杂,不确定的环境因素、人为因素等都可导致问题处于噪声环境,从而影响实际优化问题的目标函数值的评价.噪声环境下遗传算法的研究在国内外均起步较晚,特别是收敛性和收敛速度的分析是该领域急待解决的问题.本文根据优胜劣汰遗传算法的特性,基于吸收态Markov链的数学模型证明了噪声环境下优胜劣汰遗传算法的收敛性,提出了噪声环境下优胜劣汰遗传算法的首达最优解期望时间的估算方法.     

基于遗传算法在时域提取电磁参数的新方法

基于遗传算法的优化能力，并利用电磁场时域响应信息，提出了一种提取目标媒质电磁参数的新方法。将时域测量所得的散射场与由时域算法获得的不同个体的响应相比较，根据两者近似程度，通过遗传算法进行规划处理，即可确定媒质的介电常数和电导率等物理参数。算例结果与真实值吻合较好。相对于传统的频城测量法，该方法具有原理简单，容易实现等优点，还可以推广到目标识别等领域。     

基于遗传算法的场效应管模型参数的提取

建立一个精确的微波场效应管的等效电路模型对于微波场效应管电路的非线性分析,模拟和优化设计是十分重要的.本文提出了一种新的提取场效应管的等效电路模型参数的方法--混合遗传算法.混合遗传算法将遗传算法和模拟退火法有机地结合,发挥了两者的优点.文中给出了应用混合遗传算法提取场效应管NE32584的等效电路模型参数的实例,得到了具有很高精度的模型参数.     

用改进的遗传算法提取PIN光探测器模型参数

光探测器是光电集成电路接收机的重要组成部分,成功提取光电探测器等效模型电路的参数将会对光电集成的研究起到重要作用.将改进的遗传算法用于PIN光探测器小信号等效电路模型参数的提取和优化中,实现PIN光探测器S21、S22参数的测量值与模拟值拟合.改进后的遗传算法自动优化了遗传、杂交和变异算子,节省了寻找最佳遗传、杂交和变异概率的时间,提高了参数提取的速度.     

用改进的遗传算法精确提取GaAs MESFET小信号等效电路参数

提出了一种改进的遗传算法 ,应用于提取 Ga As MESFET小信号等效电路参数 .改进的算法采用浮点编码连续突变 ,多种遗传操作合作运行 ,并应用子代优化策略克服了传统遗传算法可能出现的种群退化现象 ,该算法可快速搜索到全局最优解而不受初始值限制 .在 0 .1～ 1 0 GHz范围内实现了精确、快速地提取 Ga As MESFET小信号等效电路参数 ,并可合理外推至 2 0 GHz,整个过程无需人工干预 .算法用 Matlab语言实现 ,可方便地应用于 HBT和HEMT以及无源元件电容、电感的参数提取     

用改进的遗传算法精确提取GaAs MESFET小信号等效电路参数

提出了一种改进的遗传算法,应用于提取GaAs MESFET小信号等效电路参数.改进的算法采用浮点编码连续突变,多种遗传操作合作运行,并应用子代优化策略克服了传统遗传算法可能出现的种群退化现象,该算法可快速搜索到全局最优解而不受初始值限制.在0.1～10GHz范围内实现了精确、快速地提取GaAs MESFET小信号等效电路参数,并可合理外推至20GHz,整个过程无需人工干预.算法用Matlab语言实现,可方便地应用于HBT和HEMT以及无源元件电容、电感的参数提取.     

基于混合遗传算法的SOI MOSFET模型参数提取

通过将遗传算法和模拟退火算法相结合得到了改进的遗传算法,这种改进的遗传算法可用于提取SOI MOSFET模型参数.用这种方法提取了基于中国科学院微电子研究所开发的标准的1.2μm CMOS/SOI工艺的SOI MOSFET模型参数,用此模型模拟的数据与测试数据吻合很好,与商业软件相比精度得到了明显的提高.这种方法与商业软件使用的传统的方法相比,不需要对SOI MOSFET模型有非常深入的了解,也不需要复杂的计算.更深入的验证表明,该模型适用的器件尺寸范围很广.     

基于混合遗传算法的SOI MOSFET模型参数提取

通过将遗传算法和模拟退火算法相结合得到了改进的遗传算法,这种改进的遗传算法可用于提取SOI MOSFET模型参数.用这种方法提取了基于中国科学院微电子研究所开发的标准的1.2μm CMOS/SOI工艺的SOI MOSFET模型参数,用此模型模拟的数据与测试数据吻合很好,与商业软件相比精度得到了明显的提高.这种方法与商业软件使用的传统的方法相比,不需要对SOI MOSFET模型有非常深入的了解,也不需要复杂的计算.更深入的验证表明,该模型适用的器件尺寸范围很广.     

自适应遗传算法提取pin光探测器小信号模型参数的研究

采用自适应遗传算法对pin光探测器小信号等效电路模型的参数进行了提取,用提取到的模型参数计算得到的S参数与实际测试的S参数进行了比较,为进一步说明提取到的数据的合理性,采用ADS仿真得到了高频处的S参数。     

用改进的遗传算法从S参数中提取HBT交流小信号等效电路模型参数

将遗传算法用于HBT等效电路模型参数的提取并对其进行改进,改进后的遗传算法自动优化遗传、杂交和变异算子,节省了寻找最佳遗传、杂交和变异概率的时间并提高了提取参数的速度.在1～26.5GHz频率范围内,用改进的遗传算法提取了Ga0.49In0.51P/GaAs HBT交流小信号等效电路模型的全部16个参数,得到了令人满意的模拟与测量S参数的比较结果.     

混合蛙跳算法的Markov模型及其收敛性分析

 本文就混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)建立了Markov链数学分析模型,详细分析了该Markov链的性质,证明青蛙族群状态序列是齐次Markov链.在此基础上,通过分析族群状态序列的转移过程,指出序列必将进入最优状态集.同时证明混合蛙跳算法满足随机搜索算法全局收敛的两个条件,能够保证全局收敛.