随着集成电路设计与制造水平的不断提高,集成电路已经发展到了片上系统(SOC)阶段。数字集成电路由于其所处理的二进制数据的特殊性,电路设计自动化水平极高,工程师通过硬件描述语言(HDL)写出电路后,软件工具就可以自动综合出电路,电路设计规模以及设计效率都遥遥领先于模拟集成电路。模拟集成电路的设计目前仍然主要靠模拟工程师手工设计,从前端一直到后端。通过电路仿真器不断迭代优化电路直至电路性能满足设计要求,设计效率十分低下,所以提高模拟集成电路设计自动化设计水平十分必要,尤其是在当今产品面世的周期越来越短的情况下。本文探讨了基于自适应加权算法的模拟IC多目标优化设计。传统的加权和算法通过权值系数将多个目标转化成单个目标求最优值,这样的优化方法的不仅操作简单,而且不同的权值系数也反映了对不同目标的侧重情况,但是这种方法所求出的前沿解在目标空间分布不均匀,最优解主要分布在Pareto前沿曲线曲率较大的区域;此外位于Pareto前沿曲线凹区间的解,传统加权和算法不能找出,通过调整加权系数的步长也不能解决该问题。自适应加权和算法在传统加权和算法的基础上改进而来,该方法的权值系数没有预先确定而是通过所要求解问题的Pareto前沿曲线获得。首先用传统加权和算法产生一组起始解,然后在目标空间确定需要细化的区域。将待细化区域看作可行域并且对该区域施加不等式约束条件,最后用传统加权和方法对这些需要细化的子区域进行优化。当Pareto前沿上的所有子区域长度达到预定值,算法运行结束。文章最后以两个电路的优化为例,证明了自适应加权和算法的有效性。