多目标优化为电路设计者提供了在整个设计空间中的搜索能力,获得的最优解Pareto前沿允许设计师从前沿曲线或曲面中选取多个性能指标的最佳折衷方案,因此近年来在模拟集成电路的设计自动化中受到很大关注。目前,寻找Pareto最优前沿的主要方法是多目标遗传算法,通常需要较大的计算量。提出一种基于NSGA-II的优化设计方法,通过结合基于方程和基于仿真的优化快速得到优化的前沿曲线。给出一个带米勒补偿的两级运放的优化实例,证明了方法取得的效果。
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