講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-24 13:10
MOGAを用いたCMOSオペアンプの最適化 ○久保仁志(静岡大)・二宮 洋(湘南工科大)・浅井秀樹(静岡大) NLP2019-93 |
抄録 |
(和) |
多目的遺伝的アルゴリズム(Multi-Objective Genetic Algorithm:MOGA)は遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm:GA)を複数の目的関数を持つ問題に対して拡張した手法である.また,オペアンプの設計は複数の性能間にトレードオフの関係を持つ多目的最適化問題の1つである.本研究ではMOGAによりCMOSオペアンプのトランジスタサイズ,位相補償コンデンサおよびバイアス電流の最適化を行った.使用するアルゴリズムはパレートフロントベースのMOGAであるNSGA-IIである.各性能の評価はLTspiceのシミュレーションによって自動的に行なわれる.実験結果でNSGA-IIにより目標性能を満たすパラメータセットを得ることができた.また,別の回路に対しても同様の方法がとれることを示している. |
(英) |
Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) is an extended version of Genetic Algorithm (GA) for problems with multiple objective functions. Operational amplifier design is one of the multi-objective optimization problems that have a trade-off relationship between some performances. In this study, the transistor size, compensation capacitor and bias current of CMOS operational amplifier were optimized by MOGA. The algorithm used is NSGA-II, a Pareto front-based MOGA. LTspice is used for evaluation. From the experimental results, it was possible to obtain a parameter set satisfying the target performance by NSGA-II. It also shows that the same method can be used for other circuits. |
キーワード |
(和) |
アナログ回路 / NSGA-II / CMOSオペアンプ / CAD / 最適化 / / / |
(英) |
Analog circuit / NSGA-II / CMOS operational amplifier / CAD / Optimization / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 381, NLP2019-93, pp. 45-48, 2020年1月. |
資料番号 |
NLP2019-93 |
発行日 |
2020-01-16 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2019-93 |