9、回溯蚁群优化算法：提升射频电路设计效率

回溯蚁群优化算法：提升射频电路设计效率

1. 引言

集成电路（IC）设计是一个复杂而精细的过程，其中模拟部分的设计通常是整个设计中最困难、繁琐且耗时的任务。这主要是因为数字部分的设计已实现自动化，而模拟/射频部分缺乏完全自动化的程序。因此，模拟电路，特别是射频电路的设计长期以来高度依赖熟练设计师的直觉和经验。基于统计的技术曾被广泛用于此类设计，但这些技术不仅耗时，而且不能保证找到全局最优解。

为了有效处理这类NP难优化问题，元启发式算法应运而生。在电路设计领域，常见的元启发式算法包括禁忌搜索（TS）、模拟退火（SA）、遗传算法（GA）和局部搜索（LS）等。近年来，基于群体智能（SI）的元启发式算法被提出，如黄蜂网络（WN）、细菌觅食优化（BFO）、粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）等。在模拟电路尺寸设计方面，BCO、PSO和ACO被广泛应用，其中ACO在与其他SI方法相比时，能提供最佳的最优解质量，但ACO技术存在计算时间过长的问题，这主要归因于其基于图的搜索机制以及路由搜索的使用和更新。

2. 蚁群优化算法（ACO）

ACO是一种用于解决硬组合优化问题的进化随机计算技术，它模仿了蚂蚁在巢穴和食物源之间寻找最短距离的自然行为。ACO基于一群简单代理（人工蚂蚁）之间的间接通信，通过一种化学物质——信息素进行信息交换。信息素在短路径上积累，在长路径上挥发，直接影响ACO算法的收敛性和有效求解。

2.1 基本ACO算法

• 搜索机制 ：蚂蚁通过探索和利用路径上留下的信息素信息来寻找有前景的解决方案。当蚂蚁k位于顶点i时，前往顶点j的概率由以下公式给出：
  [