A genetic algorithm (GA) based approach to optimize integrated circuit designs for power dissipation. The genetic algorithm optimization process efficiently generates tight lower bounds of the peak power dissipation for a given integrated circuit design. In this approach, the power within a given integrated circuit design circuit is viewed as a function in terms of a set of stimuli to primary inputs of the integrated circuit design. Maximization of the function, and hence, the power dissipation is guided by the genetic algorithm. By repeatedly stimulating the integrated circuit design and measuring the corresponding response, the genetic algorithm process efficiently explores the solution space to obtain a maximization of the function. The genetic algorithm process is implemented within a computer-based EDA (electronic design automation) synthesis system. The EDA synthesis system executes the computer implemented steps of accessing a circuit netlist representing an integrated circuit design to be realized in physical form, defining a function that describes the power with respect to stimulation, maximizing the function by using a genetic algorithm to obtain a set of stimulation inputs which generate a maximum power dissipation, and optimizing power dissipation for the circuit netlist by optimizing those portions of the circuit netlist identified by the set of stimulation inputs.

Генетический алгоритм (GA) основал подход для того чтобы оптимизировать конструкции интегрированной цепи для диссипации силы. Генетический процесс оптимизирования алгоритма эффективно производит туго нижняяа граница диссипации пиковой силы для, котор дали конструкции интегрированной цепи. В этом подходе, сила внутри, котор дали цепь конструкции интегрированной цепи осмотрена по мере того как функция in terms of комплект стимулов к первичныа затраты конструкции интегрированной цепи. Максимизация функции, и следовательно, диссипация силы направлена генетическим алгоритмом. повторно стимулировать конструкцию интегрированной цепи и измерять соответствуя реакцию, генетический процесс алгоритма эффективно исследует космос разрешения для того чтобы получить максимизацию функции. Генетический процесс алгоритма снабжен внутри computer-based система синтеза EDA (электронной автоматизации конструкции). Система синтеза EDA исполняет шаги снабженные компьютером достигать netlist цепи представляя конструкцию интегрированной цепи, котор нужно осуществить в физической форме, определяя функцию которая описывает силу по отношению к стимулированию, увеличивая функцию путем использование генетического алгоритма получить комплект входных сигналов стимулированием которые производят максимальную диссипацию силы, и оптимизировать диссипацию силы для netlist цепи путем оптимизировать те части netlist цепи определенного комплектом входных сигналов стимулированием.