遺伝的アルゴリズムとQ学習の組み合わせによる効率的なゲート接続の学習

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT21064

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2021/11/05

タイトル(英語): Learning of gate connections by combination of genetic algorithm and Q-learning

著者名: 加藤 博己(群馬大学),髙井 伸和(群馬大学)

著者名(英語): Hiroki Kato(Gunma University),Nobukazu Takai(Gunma University)

キーワード: 自動合成|演算増幅器|遺伝的アルゴリズム|Ｑ学習|Automatic Synthesis|Operational Amplifier|Genetic Algorithm|Q-learning

要約(日本語): アナログ回路の自動設計において、回路トポロジーを自動で決定する自動合成の段階では、確立された手法が得られていない。アルゴリズムを用いてゲートの接続先の組み合わせを探索する方法が提案されていた。結果として仕様を満たす回路を設計することができていたが、確実性に欠けていた。そこで、遺伝的アルゴリズムとQ学習を組み合わせたアルゴリズムを用いることにより、学習を効率化することでこの問題を解決した。

要約(英語): In the automatic design of analog circuits, an established method has not been obtained at the stage of automatic synthesis in which the circuit topology is automatically determined. A method of searching for a combination of gate connection destinations using an algorithm has been proposed. As a result, it was possible to design a circuit that meets the specifications, but it lacked certainty. Therefore, we solved this problem by improving the efficiency of learning by using an algorithm that combines genetic algorithm and Q-learning.

本誌: 2021年11月8日-2021年11月9日電子回路研究会

本誌掲載ページ: 121-124 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 882 Kバイト