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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
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NLP2019-93

研究会情報
研究会 NLP NC  
開催期間 2020-01-23 - 2020-01-25 
開催地(和) 宮古島マリンターミナル 
開催地(英) Miyakojima Marine Terminal 
テーマ(和) NC, NLP, 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2020-01-NLP-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) MOGAを用いたCMOSオペアンプの最適化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Optimization of CMOS operational amplifier using MOGA 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) アナログ回路 / Analog circuit  
キーワード(2)(和/英) NSGA-II / NSGA-II  
キーワード(3)(和/英) CMOSオペアンプ / CMOS operational amplifier  
キーワード(4)(和/英) CAD / CAD  
キーワード(5)(和/英) 最適化 / Optimization  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 久保 仁志 / Hitoshi Kubo / クボ ヒトシ
第1著者 所属(和/英) 静岡大学 (略称: 静岡大)
Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 二宮 洋 / Hiroshi Ninomiya / ニノミヤ ヒロシ
第2著者 所属(和/英) 湘南工科大学 (略称: 湘南工科大)
Shonan Institute of Technology (略称: Shonan Inst. of Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 浅井 秀樹 / Hideki Asai / アサイ ヒデキ
第3著者 所属(和/英) 静岡大学 (略称: 静岡大)
Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
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講演者
発表日時 2020-01-24 13:10:00 
発表時間 20 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-NLP2019-93 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.381 
ページ範囲 pp.45-48 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-NLP-2020-01-16 


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