Analog circuit optimization with hierarchical genetic algorithms-3rd order low-pass butterworth filter example

Abstract

Daha önce yapılan çalışmalarda karmaşık problemleri çözmek için çeşitli hiyerarşik genetik algoritma yapıları kullanılmıştır. Bu tezde, uygulanabilir karmaşık entegre devre optimizasyonu yapmak için master-slave modunda iki katmanlı Hiyerarşik Genetik Algoritma tasarlandı.İki katmanlı olarak kullandığımız hiyerarşik genetik algoritmadan beklentimiz, iki modülün müşterek çalışarak, toplam işlem süresini kısaltmak, klasik genetik algoritmadaki sonuç kalitesini karmaşık problemler de sağlamak ve değişik topolojilere uyumluluğu artırmaktır.Tezde seçilen örnekte, üst modül 3. dereceden alçak geçiren aktif Butterworth filtreyi optimize edecek ve alt modülde filtrelerde kullanılan OPAMP'ı (MOS teknoloji bazlı entegre devre) SPICE tabanlı simülasyon ile optimize edecek. Önerilen HGA ile gerçekleştirilecek bu sistem sayesinde, çözümler güncel MOS teknolojisi ile gerçeklenebilecek, standart HGA ile aynı sonuç kalitesi yakalanacak ve Genetik Algoritmada ki gibi düşük toplam işlem süresi sağlanacaktır.

In the several previous studies, various kinds of Hierarchical Genetic Algorithm structures have been used to solve complex problems. In this thesis, a master-slave mode, two-layered Hierarchical Genetic Algorithm was designed to optimize an implementable complex integrated circuit.Our expectations from two-layered proposed HGA is to minimize the total process time, to reach the same solution quality with standard HGA in complex problems and to increase the compatibility to any other topology by working two modules collaboratively with each other.In the example chosen in the thesis, the upper module (master module) will optimize a 3rd order active low-pass Butterworth filter and the lower module (slave module) will optimize the OPAMPs (MOS technology based integrated circuit) in the filter circuit, with SPICE based simulation. Thanks to this algorithm which will be realized by the proposed HGA, solutions can be implemented with current MOS technologies and the same result quality can be obtained with standard HGA and a low total process time is obtained such as in the Genetic Algorithm.