PFE & RAPPORT Adaptation de l’algorithme des colonies d’abeilles
pour l’optimisation et le dimensionnement des circuits
intégrés analogiques PDF
Remerciement
Dédicace
Glossaire
Résumé
Abstract
Liste des algorithmes
Liste des figures
Liste des tableaux
Introduction générale
Chapitre I : Etat de l’art sur les métaheuristiques
I. Introduction
II. Les métaheuristiques pour l’optimisation mono et multi-objectifs
II.1 Problème d’optimisation
II.2 Les méthodes d’optimisations approchées
II.2.1 Heuristiques
II.2.2 Métaheuristiques
1. Le recuit stimulé (Simulated Annealing : SA)
2. La recherche Tabou (Tabu Search : TS)
3. L’Algorithme génétique (Genetic Algorithms : GA)
4. Colonies de fourmis (Ant Colony)
III. Conclusion
Chapitre II : Adaptation et validation de l’algorithme des colonies d’abeilles
I. Introduction
II. Les abeilles en nature
III. La communication chez les abeilles
III.1 Les phéromones
III.2 la danse des abeilles
III.2.1 La danse en ronde
III.2.2 La danse frétillante ou la danse en huit
IV. Comportement des abeilles dans la nature
IV.1 L’analogie entre la nature et optimisation
IV.2 Algorithme d’optimisation par colonie d’abeilles artificielles
IV.2.1 Modèle de comportement d’abeille
IV.2.2 Algorithme de base
IV.2.3 Les paramètres de l’algorithme ABC
IV.2.4 Les étapes de l’algorithme ABC
V. Validation de l’ABC par des fonctions test
VI. Conclusion
Chapitre III : Application de l’algorithme des colonies d’abeilles au dimensionnement de circuits analogiques en mode courant
I. Introduction
II. Dimensionnement du circuit convoyeur de courant
II.1.1 Détermination des fonctions objectifs
1. La résistance parasite RX du port X
2. La fréquence de coupure en courant fci
II.1.2 Contraintes de fonctionnement
III. Résultats d’optimisation et comparaison
III.1 Etude en mono-objectif
III.1.1 Cas où LN=LP=0.35µm
III.1.2 Cas où LN=LP=2*0.35µm
III.1.3 Cas où LN=LP=5*0.35µm
III.1.4 La variation de la résistance parasite RX en fonction de LN
III.1.5 La variation de la fréquence de coupure fci en fonction de LN
III.2 Etude en multi-objectifs
III.2.1 Evaluation des performances
III.2.2 Front de Pareto
III.2.3 Comparaison des résultats
IV. Conclusion
Chapitre IV : Application des algorithmes des colonies d’abeilles pour le dimensionnement et optimisation du circuit analogiques en mode tension
I. Introduction
II. Description du circuit amplificateur opérationnel à deux étages
III. Fonctions objectifs et contraintes
III.1. Fonctions objectifs
III.1.1 Gain en boucle ouvert Av
III.1.2 Taux de réjection en mode commun CMRR
III.1.3 La puissance dissipée P
III.1.4 La surface du circuit S
III.2. Contraintes de fonctionnement
IV. Résultats d’optimisation
IV.1 Le compromis optimal
IV.2 Comparaison des résultats
IV. 3 Optimisation multi-objectif
V. Conclusion
Chapitre V : Application de l’ABC pour le dimensionnement d’un filtre passe-bas de second ordre
I. Introduction
II. Fonctions objectifs et contraintes
III. Résultats d’optimisation
IV. Comparaison des résultats
V. Conclusion
Conclusion générale
Annexe A
Annexe B
Annexe C
Bibliographie
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En parallèle à la réduction continue de la taille des canaux des transistors et à l’augmentation de la complexité des circuits électroniques, la conception et le dimensionnement des circuits intégrés représentent un défi majeur pour les concepteurs.
En effet, le nombre croissant de paramètres et de contraintes à prendre en compte, ainsi que la quantité importante de composants à intégrer, rendent cette tâche de plus en plus complexe. Dans ce contexte, l’automatisation devient essentielle dans le domaine de la micro- et nanoélectronique afin de réduire le temps de mise sur le marché des produits.
De plus, les fonctions objectifs des circuits à dimensionner sont souvent conflitantes, évoluant dans des directions opposées. Il devient donc nécessaire d’avoir recours à des méthodes intelligentes et robustes capables de faire face à ces défis.
C’est dans cette optique que les métaheuristiques ont récemment suscité un grand intérêt, montrant souvent une meilleure efficacité et une plus grande rapidité que les méthodes de simulation classiques.
Parmi ces techniques, l’algorithme des colonies d’abeilles artificielles a été retenu pour le dimensionnement de trois circuits analogiques populaires. L’algorithme a été implémenté sous Matlab et en langage C, et les résultats obtenus ont été validés par des simulations SPICE, en se basant sur la technologie 0.35µm.
La comparaison avec les résultats d’autres algorithmes met en évidence l’intérêt et la performance de cette approche.
