可逆逻辑门进化设计方法的CUDA实现

可逆逻辑门优化程度将直接影响可逆逻辑电路的整体优化,目前已有的优化方法难以实现全局最优。文中基于NCV门库,对遗传算法编码方案和适应度进行了改进,并将进化设计方法改造为CUDA架构下的并行算法应用到可逆逻辑门的优化。其不仅发挥了电路进化设计的全局优化能力,且在不增加硬件规模的前提下,明显提高了电路的搜索速度。     

面向可逆逻辑综合的GEP算法设计与实现

可逆逻辑综合是设计和实现可逆逻辑电路的基础与难点。文中对此提出了一种改进的基因表达式编程(GEP)算法,该算法可根据预期的逻辑功能,自动求取便于构造可逆逻辑网络的最简“积之异或和”表达式。经初步实验表明,该算法在某些情况下比现有的综合方法更加简单有效。