用于集成电路的参数确定方法、设备、芯片及存储介质

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，特别涉及一种用于集成电路的参数确定方法、设备、芯片及存储介质。

背景技术

目前，在集成电路领域，对集成电路中确定的参数进行仿真计算，确定参数值的过程，可以通过确定优化目标后进行多目标优化计算，通常设置初始化种群，然后在优化空间内随机取初始化种群数量对的参数组合，接着利用多目标优化算法优化目标函数，该算法可以朝着优化目标方向更新种群参数，不断重复优化和更新参数两个步骤，直到满足程序终止条件，输出最终的优化结果。

发明内容

本申请实施例提供了一种用于集成电路的参数确定方法、设备、芯片及存储介质，可以提高目标参数确定的效率。所述技术方案如下：

一方面，本申请实施例提供了一种用于集成电路的参数确定方法，所述方法包括：

获取所述集成电路中的目标功能组件满足多目标函数的第一解集；所述目标功能组件中包括至少两个目标元件；所述目标元件各自对应有待确定的目标参数；所述第一解集包含按照多目标优化算法，经过第一阈值次数的迭代后得到的优化点；所述优化点是在n维空间中分布的n维优化点；所述n是大于1的整数；所述优化点各自对应一组所述目标参数的第一参数值；

根据所述n维优化点以及n维目标优化点，确定所述n维优化点各自对应的二维优化点，以及所述n维目标优化点对应的二维目标优化点；所述n维目标优化点的n个维度坐标对应的是所述目标功能组件的优化目标；

从所述二维优化点中确定边界二维优化点；所述边界二维优化点连接成的封闭区域中包含所述二维目标优化点；

基于所述边界二维优化点各自的所述第一参数值，确定所述目标参数各自的目标取值范围；

基于所述目标参数各自的所述目标取值范围，获取所述目标功能组件满足所述多目标函数的第二解集；所述第二解集包含当所述目标参数的搜索范围为所述目标取值范围时，按照多目标优化算法，经过第二阈值次数的迭代后得到的优化点；

基于所述第二解集，确定至少两个所述目标元件各自的所述目标参数的目标参数值。

另一方面，本申请实施例提供了一种用于集成电路的参数确定装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取所述集成电路中的目标功能组件满足多目标函数的第一解集；所述目标功能组件中包括至少两个目标元件；所述目标元件各自对应有待确定的目标参数；所述第一解集包含按照多目标优化算法，经过第一阈值次数的迭代后得到的优化点；所述优化点是在n维空间中分布的n维优化点；所述n是大于1的整数；所述优化点各自对应一组所述目标参数的第一参数值；

优化点确定模块，用于根据所述n维优化点以及n维目标优化点，确定所述n维优化点各自对应的二维优化点，以及所述n维目标优化点对应的二维目标优化点；所述n维目标优化点的n个维度坐标对应的是所述目标功能组件的优化目标；

边界确定模块，用于从所述二维优化点中确定边界二维优化点；所述边界二维优化点连接成的封闭区域中包含所述二维目标优化点；

范围确定模块，用于基于所述边界二维优化点各自的所述第一参数值，确定所述目标参数各自的目标取值范围；

第二获取模块，用于基于所述目标参数各自的所述目标取值范围，获取所述目标功能组件满足所述多目标函数的第二解集；所述第二解集包含当所述目标参数的搜索范围为所述目标取值范围时，按照多目标优化算法，经过第二阈值次数的迭代后得到的优化点；

目标确定模块，用于基于所述第二解集，确定至少两个所述目标元件各自的所述目标参数的目标参数值。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器；所述存储器中存储有至少一条计算机指令，所述至少一条计算机指令由所述处理器加载并执行以实现如上述方面所述的用于集成电路的参数确定方法。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机指令，所述计算机指令由处理器加载并执行以实现如上述方面所述的用于集成电路的参数确定方法。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。终端的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该终端执行上述方面的各种可选实现方式中提供的用于集成电路的参数确定方法。

另一方面，本申请实施例提供了一种芯片，所述芯片用于执行以实现如上述方面所述的用于集成电路的参数确定方法。

本申请实施例提供的技术方案的有益效果至少包括：

计算机设备通过对集成电路的目标功能组件对应的多目标函数优化进行初次迭代计算，得到包含各个优化点的第一解集，然后根据第一解集中的各个优化点以及目标优化点，确定各自在二维平面中的二维优化点以及二维目标优化点，通过确定二维目标优化点在二维平面中与二维优化点的位置关系，确定下一次进行多目标函数优化的搜索空间，以实现在更小的范围内进行搜索得到第二解集的目的，避免了通过增加种群规模进行多目标函数优化计算时对计算机设备造成额外的计算负担，在保证优化效果的同时，提高了目标参数的确定效率。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种多目标函数的优化方案的流程图；

图2是图1所示实施例中涉及的一种三维空间中的第一解集分布示意图；

图3是图1所示实施例中涉及的网格化分割示意图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种用于集成电路的参数确定方法的流程图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种用于集成电路的参数确定方法的流程图；

图6是图5所示实施例中涉及的一种运算放大器的MOS管电路拓扑结构图；

图7是本申请一个示例性实施例提供的用于集成电路的参数确定装置的结构框图；

图8示出了本申请一个示例性实施例提供的计算机设备的结构方框图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。

在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本申请后续实施例提供了一种多目标函数优化的方案，该多目标函数优化方案可以应用在借助反向搜索技术解决多目标优化问题的场景中，可以应用于包括集成电路领域的多个领域中。

请参考图1，图1示出了本申请一个示例性实施例提供的一种多目标函数的优化方案的流程图，如图1所示，计算机设备可以首先确定设计目标，即多目标函数以及优化目标(S101)，然后，设置进行多目标优化算法时使用的初始种群规模(S102)，然后，按照多目标优化算法优化目标函数(S103)，更新当前迭代的种群中的目标参数(S104)，判断是否达到指定迭代次数(S105)，当迭代次数达到指定迭代次数时，获取并输出多目标函数的第一解集(S106)，否则继续按照多目标优化算法进行迭代计算；其中，多目标函数中包含n个目标函数；n是大于等于2的整数；n个目标函数中包含一组待确定的目标参数；第一解集包含当目标参数的取值范围为第一取值范围时，按照多目标优化算法，经过第一阈值次数的迭代后得到的优化点；优化点是在n维空间中分布的n维优化点；优化点各自对应一组目标参数的第一参数值；第一参数值在第一取值范围内。判断目标优化点是否在第一解集中(S107)，若目标优化点在第一解集中，则完成多目标优化过程，若目标优化点不在第一解集中，则将目标优化点和第一解集中的优化点投影至同一平面上(S108)，即将n维优化点以及n维目标优化点进行降维处理，得到n维优化点各自对应的二维优化点，以及n维目标优化点对应的二维目标优化点；然后，确定再次进行搜索的控件范围(S109)，即从二维优化点中确定边界二维优化点；边界二维优化点连接成的封闭区域中包含二维目标优化点，基于边界二维优化点各自的第一参数值，确定目标参数各自的第二取值范围；接着，按照多目标优化算法优化目标函数(S110)，即基于目标参数各自的第二取值范围，确定至少一组第二参数值；第二取值范围在第一取值范围内；第二参数值在第二取值范围内；更新当前迭代的种群中的目标参数的参数值(S111)，判断是否达到程序终止条件(S112)，该程序终止条件可以是迭代次数达到指定迭代次数，或者是优化点中存在目标优化点，当达到程序终止条件时，计算机设备可以输出目标优化点对应的参数值(S113)。也就是说，基于至少一组第二参数值，获取多目标函数的第二解集；第二解集包含当目标参数的搜索范围为第二取值范围时，按照多目标优化算法，经过第二阈值次数的迭代后得到的优化点。

示例性的，若设置的多目标函数为DTLZ2，该DTLZ2可以是如下所示，

s.t.0≤x

其中，该多目标函数对应有三个优化目标，分别是最小化f

比如，图2是本申请实施例涉及的一种三维空间中的第一解集分布示意图。如图2所示，在三维空间中分布的所有优化点构成的第一解集可以称为pareto最优解，各个优化点可以较均匀分散在一个弧面上，由于初始种群规模为100，在三维空间中生成的优化点的个数也可以为100，由于初始种群规模较小，弧面上存在部分空白部分，没有被优化点覆盖的部分。由于，进行多目标函数优化的目的是确定目标优化点21对应的12个参数值，并且当前的优化点并没有覆盖到目标优化点21，所以无法获取目标优化点对应的12个参数值。

因此，针对三维空间的第一解集，可以通过方向搜索对目标优化点所在的空间位置进行判断，首先将第一解集中的三维优化点以及目标优化点投影至同一个二维平面中，图3是本申请实施例涉及的一种网格化分割示意图。如图3所示，可以通过MPA点云算法，将二维平面各个优化点集合划分成一个个独立的三角形区域，目标优化点在二维平面的投影是二维目标优化点31，可以利用重心法找出二维目标优化点31所在的三角形区域，获取三角形区域三个顶点，即边界二维优化点32各自对应的12个参数值，三个边界二维优化点32各自对应的每个参数的最大值以及最小值分别作为再次搜索的上下边界，通过上述方案可以极大的减小了搜索的空间范围，提高了搜索效率，而且在较小空间范围内搜索，更有可能搜索出目标优化点所对应的参数值。

图4示出了本申请一个示例性实施例提供的用于集成电路的参数确定方法的流程图。其中，该用于集成电路的参数确定方法可以由计算机设备执行。该用于集成电路的参数确定方法包括如下步骤：

步骤401，获取集成电路中的目标功能组件满足多目标函数的第一解集；目标功能组件中包括至少两个目标元件；目标元件各自对应有待确定的目标参数；第一解集包含按照多目标优化算法，经过第一阈值次数的迭代后得到的优化点；优化点是在n维空间中分布的n维优化点；n是大于1的整数；优化点各自对应一组目标参数的第一参数值。

在本申请实施例中，集成电路中存在目标功能组件，目标功能组件中可以包括至少两个目标元件，至少两个目标元件各自可以对应有待确定的各个目标参数，计算机设备可以经过预先计算确定各个目标元件的目标参数。

在一种可能的实现方式中，计算机设备在对集成电路中的目标功能组件进行各个目标元件的参数确定时，首先可以确定目标功能组件需要满足的多目标函数，并且按照多目标优化算法经过第一阈值次数的迭代计算后可以得到第一种群数量的优化点，该第一种群数量的优化点可以组成多目标函数的第一解集。

其中，多目标优化算法可以是一种同时优化多个目标的算法统称，包括有MOEA/D算法以及NSGA-2算法，该算法可以使多个目标在给定区域同时尽可能最佳，多目标优化的解通常是一组均衡解(即一组由众多Pareto最优解)组成的最优解集合，集合中的各个元素称为Pareto最优解(Pareto Optimality)或者非劣最优解。

第一种群数量可以是预先设置的在当前目标优化算法中，每次进行迭代计算时获取的优化点的个数；多目标函数可以是由n个目标函数组成的，n个目标函数中包含各个待确定的目标参数。

在一种可能的实现方式中，经过当前的多目标优化算法计算得到的各个优化点，可以是在n维空间中分布的n维优化点。

由于，多目标函数中包含n个目标函数，n个目标函数各自的优化目标对应优化点在各维度的坐标，所以优化点可以是在n维空间中分布的n维优化点。

示例性的，当第一种群数量设置为a，多目标函数包括f(x)，g(x)以及p(x)，f(x)，g(x)以及p(x)中的待确定的目标参数包括x

步骤402，根据n维优化点以及n维目标优化点，确定n维优化点各自对应的二维优化点，以及n维目标优化点对应的二维目标优化点；n维目标优化点的n个维度坐标对应的是目标功能组件的优化目标。

在本申请实施例中，计算机设备在进行获取第一解集后，可以将第一解集中的各个优化点以及预先确定的目标优化点进行处理，得到各个优化点对应的二维优化点以及目标优化点对应的二维目标优化点。

其中，n维目标优化点的n个维度坐标对应的是目标功能组件的优化目标，也就是说，计算机设备可以预先生成或者专业人员可以预先设置一个目标优化点作为目标功能组件的优化目标。

示例性的，若多目标函数包括f(x)，g(x)以及p(x)，并且各个目标函数的优化方向可以是f(x)的最小值，g(x)的最大值，p(x)在指定取值范围内，同时也可以设置目标功能组件的优化目标是f(x)＝b，g(x)＝c，p(x)＝d，在三维空间中分布的三维目标优化点的坐标为(b，c，d)，三维目标优化点对应的二维目标优化点的坐标可以是(b，c)、(b，d)或者(c，d)。

步骤403，从二维优化点中确定边界二维优化点；边界二维优化点连接成的封闭区域中包含二维目标优化点。

在本申请实施例中，计算机设备从获取到的二维优化点中确定边界二维优化点，该边界二维优化点进行连线连接成的封闭区域中可以包含二维目标优化点。

在一种可能的实现方式中，边界二维优化点可以是至少三个二维优化点，当边界二维优化点是三个二维优化点时，该三个二维优化点围成的三角形区域中可以包含二维目标优化点。

步骤404，基于边界二维优化点各自的第一参数值，确定目标参数各自的目标取值范围。

在本申请实施例中，计算机设备基于边界二维优化点各自各个目标参数的第一参数值，可以确定各个在进行下一次多目标优化算法时，对各个目标参数设置的目标取值范围。

示例性的，若获取到三个边界二维优化点，分别为边界优化点1、边界优化点2以及边界优化点3，并且各个优化点对应的目标参数x

步骤405，基于目标参数各自的目标取值范围，获取目标功能组件满足多目标函数的第二解集；第二解集包含当目标参数的搜索范围为目标取值范围时，按照多目标优化算法，经过第二阈值次数的迭代后得到的优化点。

在本申请实施例中，计算机设备可以按照各个目标参数各自的目标取值范围，获取目标功能组件满足多目标函数的第二解集。

其中，第二解集可以包括当目标参数的搜索范围确定为目标取值范围时，按照多目标优化算法，经过第二阈值次数的迭代计算后可以得到的各个优化点。

在一种可能的实现方式中，在进行当前的多目标优化算法时，可以将第二种群数量设置为s，该第二种群数量可以与第一种群数量相同，或者也可以与第一种群数量不相同。

由于搜索范围进行了一定的限缩，从而可以导致计算机设备无需获取大量的优化点就可以确定最终的与目标优化点之间的误差小于指定阈值的优化点，所以可以设置第二种群数量小于第一种群数量，可以在一定程度上减轻了计算机设备的计算负担，同时不会影响最终确定的参数的准确度。

步骤406，基于第二解集，确定至少两个目标元件各自的目标参数的目标参数值。

在本申请实施例中，计算机设备获取到第二解集后，可以从第二解集中获取一个优化点，并且将该优化点对应的各个目标参数的参数值确定为至少两个目标元件各自的目标参数的目标参数值。

在一种可能的实现方式中，若第二解集中存在目标优化点，则将该目标优化点对应的各个目标参数的参数值确定为至少两个目标元件各自的目标参数的目标参数值；若第二解集中不存在目标优化点，则将该第二解集中与目标优化点最近的优化点对应的各个目标参数的参数值确定为至少两个目标元件各自的目标参数的目标参数值。

其中，当第二解集中不存在目标优化点，可以将第二解集中与目标优化点之间的误差最小的优化点确定为最终输出的优化点，并将该优化点对应的各个目标参数的参数值确定为至少两个目标元件各自的目标参数的目标参数值。

综上所述，本申请实施例中，计算机设备通过对集成电路的目标功能组件对应的多目标函数优化进行初次迭代计算，得到包含各个优化点的第一解集，然后根据第一解集中的各个优化点以及目标优化点，确定各自在二维平面中的二维优化点以及二维目标优化点，通过确定二维目标优化点在二维平面中与二维优化点的位置关系，确定下一次进行多目标函数优化的搜索空间，以实现在更小的范围内进行搜索得到第二解集的目的，避免了通过增加种群规模进行多目标函数优化计算时对计算机设备造成额外的计算负担，在保证优化效果的同时，提高了目标参数的确定效率。

图5示出了本申请一个示例性实施例提供的用于集成电路的参数确定方法的流程图。其中，该用于集成电路的参数确定方法可以由计算机设备执行。该用于集成电路的参数确定方法包括如下步骤：

步骤501，获取集成电路中的目标功能组件满足多目标函数的第一解集。

在本申请实施例中，在进行集成电路的设计阶段，计算机设备需要对集成电路中的各个功能组件进行优化仿真，确定各个功能组件中的各个元件优化后的参数。所以，针对集成电路中的目标功能组件，首先可以获取该目标功能组件满足多目标函数的第一解集。

其中，目标功能组件中包括至少两个目标元件；目标元件各自对应有待确定的目标参数；第一解集包含按照多目标优化算法，经过第一阈值次数的迭代后得到的优化点；优化点是在n维空间中分布的n维优化点；n是大于1的整数；优化点各自对应一组目标参数的第一参数值。

示例性的，若目标功能组件是集成电路中的一个运算放大器；该目标功能组件中的目标元件可以是该运算放大器中的各个晶体管；目标元件各自对应有待确定的目标参数可以是各个晶体管的长宽尺寸、电阻值以及电容值等。

比如，图6是本申请实施例涉及的一种运算放大器的MOS管电路拓扑结构图。如图6所示，T1-T8为每个晶体管编号。电路的设计参数，即对应上面的目标参数，为每一个晶体管长宽尺寸，电阻，电容值。

为了优化该运算放大器，可以预先定义多目标函数以及优化目标，即优化目标可以是最大化增益(Gain)，最大化增益带宽积(Ft)、最小化静态电流(Iq)，同时还要保证相位裕量(Phase)在合适的范围内。

其中，增益(Gain)衡量的是一个放大器的放大能力的重要指标，其单位是分贝；增益带宽积(Ft)是衡量放大器频率特性的指标，增益等于0dB时，对应的频率值即为增益带宽积；静态电流(Iq)指的是在没有信号输入时电路本身消耗的电流，依据该静态电流值可以计算出电路的静态功耗；相位裕量(Phase)可以是衡量运算放大器稳定性的参数，指的是运算放大器开环增益为0dB时的相位与180°之间的差值，理论上需要大于-π，但通常使用

max Gain

max Ft

min Iq

其中，计算机设备设置第一种群规模，即第一种群数量为100，第一阈值次数，即第一迭代次数为10，按照多目标优化算法，经过10次迭代计算后，可以输出第一解集，即pareto解集。

在一种可能的实现方式中，若第一解集中不包括目标优化点，则可以继续执行下面的步骤；若第一解集中包括目标优化点，直接将目标优化点对应的目标参数的第一参数值确定为目标参数值。

在一种可能的实现方式中，响应于第一解集中不包括n维目标优化点，将n维优化点以及n维目标优化点进行降维处理，得到n维优化点各自对应的二维优化点，以及n维目标优化点对应的所述二维目标优化点。

步骤502，将n维优化点以及n维目标优化点进行降维处理，得到n维优化点各自对应的二维优化点，以及n维目标优化点对应的二维目标优化点。

在本申请实施例中，响应于n是大于2的整数，计算机设备对n维优化点进行降维处理，得到各自对应的二维优化点以及二维目标优化点。

在一种可能的实现方式中，将n维优化点以及n维目标优化点分别投影到同一个二维平面上，得到n维优化点各自对应的二维优化点，以及n维目标优化点对应的二维目标优化点。

示例性的，若专业人员需要按照Gain＝50dB，Ft＝15MHz，确定目标功能组件中的目标元件的目标参数的参数值，则可以确定二维目标优化点是在Gain-Ft平面上，坐标为(50,15)的优化点。将第一解集中的各个三维优化点投影到Gain-Ft平面上，得到各个三维优化点各自对应的Gain-Ft维度的上的二维优化点。

在一种可能的实现方式中，当n等于3时，第一解集中包含的是三维优化点，第一解集中的各个三维优化点可以直接通过投影降维得到各自对应的二维优化点；而当n大于3时，第一解集中包含的多维优化点需要通过排列组合的方式确定降维到二维优化点的各种情况，并且得到各种情况下的降维方式获取的二维优化点。

其中，响应于优化点分布在三维空间中，将三维优化点以及三维目标优化点分别投影到同一个二维平面上，得到三维优化点各自对应的二维优化点，以及三维目标优化点对应的二维目标优化点。

另外，响应于n是大于3的整数，通过排列组合确定n维空间中包含的各个三维空间；将n维优化点在同一三维空间上对应的三维优化点以及三维目标优化点分别投影到同一个二维平面上，得到各个三维空间上的三维优化点各自对应的二维优化点，以及三维目标优化点对应的二维目标优化点。

示例性的，针对于四维空间分布的优化点，甚至更高维的多目标优化反向搜索问题，可以列举出所有的三维空间组合，例如在第一解集中的优化点是在五维空间分布的情况下，一共有

步骤503，从二维优化点中确定边界二维优化点。

在本申请实施例中，计算机设备在获取到第一解集中的各个二维优化点后，可以从各个二维优化点中确定边界二维优化点，该边界二维优化点连接成的封闭区域中包含二维目标优化点。

在一种可能的实现方式中，基于二维优化点，将二维平面划分为各个三角形范围，将包括二维目标优化点，且面积最小的三角形范围的三个顶点，确定为边界二维优化点。

其中，三角形范围可以由三个二维优化点作为顶点，且三角形范围中不包括其他的二维优化点。

示例性的，计算机设备可以利用MPA点云网格化算法，根据第一解集中的各个优化点投影在Gain-Ft平面上的二维优化点，将Gain-Ft平面分割为以二维优化点为顶点的各个独立的三角形区域，并判断Gain＝50dB，Ft＝15MHz的目标优化点位于哪个三角形区域中，目标优化点位于的三角形区域的三个顶点对应的每个目标参数的最大值以及最小值，分别可以作为再次进行搜索时的上下边界。其中，MPA点云网格化算法可以是一种将平面点集分割成多个独立三角形区域的算法。

其中，计算机设备可以通过重心法，判断目标优化点所处的三角形区域。该重心法可以是空间中判断点是否在三角形内的一种算法。

步骤504，基于边界二维优化点各自的第一参数值，确定目标参数各自的目标取值范围。

在一种可能的实现方式中，获取边界二维优化点各自的第i个目标参数的第一参数值；将第i个目标参数的第一参数值中的最大值确定为第i个目标参数的第二取值范围的上限；将第i个目标参数的第一参数值中的最小值确定为第i个目标参数的第二取值范围的下限；基于第i个目标参数的第二取值范围的上限以及第i个目标参数的第二取值范围的下限，确定第i个目标参数的第二取值范围。

示例性的，当计算机设备利用MPA点云网格化算法确定目标优化点所处的三角形区域，并且将该三角形区域的三个顶点确定为边界二维优化点后，可以将三个顶点各自对应的每个目标参数的最大值以及最小值分别作为再次搜索的上下边界值，并以此获得各个目标参数的目标取值范围。

步骤505，基于目标参数各自的目标取值范围，获取目标功能组件满足多目标函数的第二解集。

在本申请实施例中，计算机设备根据各个目标参数各自的目标取值范围，对各个目标参数进行取值，获取目标功能组件满足多目标函数的第二解集。

其中，该多目标函数可以与第一次进行多目标优化算法时设置的目标函数相同，并且设置第二种群规模，即第二种群数量，同时设置第二阈值次数，即第二迭代次数。

上述的第二种群规模可以与第一种群规模相同或者不同，第二阈值次数可以与第一阈值次数相同或者不同。

由于在进行第二次的多目标优化算法时搜索范围进行了一定的限缩，所以在第二次进行多目标优化算法时可以减少第二种群数量以及第二阈值次数，实现在保证了参数确定效率的同时，减轻了计算机设备的运算负担。

在一种可能的实现方式中，基于目标参数各自的目标取值范围，确定至少一组各个目标参数的第二参数值；基于至少一组各个目标参数的第二参数值，获取目标功能组件满足多目标函数的第二解集。

示例性的，当再次进行多目标优化算法时，可以设置第二种群规模为10，第二迭代次数为50，按照多目标优化算法进行迭代计算，并且在迭代完成后输出第二解集，该第二解集中可以包括10个最接近目标优化点的优化点。

步骤506，基于第二解集，确定至少两个目标元件各自的目标参数的目标参数值。

在本申请实施例中，计算机设备在获取到第二解集后，可以通过计算从第二解集中确定一个作为误差最小的优化点，并且将误差最小的优化点对应的目标参数的第二参数值确定为目标功能组件中各个目标元件的目标参数的参数值，从而完成对目标元件的参数确定。

示例性的，计算机设备可以通过误差计算公式，确定第二解集中的各个优化点对应的误差百分比，将误差百分比最小的一个优化点进行输出，并且将该优化点对应的目标参数的第二参数值确定为目标功能组件中各个目标元件的目标参数的参数值，该误差百分比的计算公式可以是，

其中，Gain′是按照第二解集中的二维优化点对应的各个目标参数的第二参数值计算得到的增益，Ft′是按照第二解集中的二维优化点对应的各个目标参数的第二参数值计算得到的增益带宽积。

综上所述，本申请实施例中，计算机设备通过对集成电路的目标功能组件对应的多目标函数优化进行初次迭代计算，得到包含各个优化点的第一解集，然后根据第一解集中的各个优化点以及目标优化点，确定各自在二维平面中的二维优化点以及二维目标优化点，通过确定二维目标优化点在二维平面中与二维优化点的位置关系，确定下一次进行多目标函数优化的搜索空间，以实现在更小的范围内进行搜索得到第二解集的目的，避免了通过增加种群规模进行多目标函数优化计算时对计算机设备造成额外的计算负担，在保证优化效果的同时，提高了目标参数的确定效率。

图7示出了本申请一个示例性实施例提供的用于集成电路的参数确定装置的结构框图。该用于集成电路的参数确定装置包括：

第一获取模块710，用于获取所述集成电路中的目标功能组件满足多目标函数的第一解集；所述目标功能组件中包括至少两个目标元件；所述目标元件各自对应有待确定的目标参数；所述第一解集包含按照多目标优化算法，经过第一阈值次数的迭代后得到的优化点；所述优化点是在n维空间中分布的n维优化点；所述n是大于1的整数；所述优化点各自对应一组所述目标参数的第一参数值；

优化点确定模块720，用于根据所述n维优化点以及n维目标优化点，确定所述n维优化点各自对应的二维优化点，以及所述n维目标优化点对应的二维目标优化点；所述n维目标优化点的n个维度坐标对应的是所述目标功能组件的优化目标；

边界确定模块730，用于从所述二维优化点中确定边界二维优化点；所述边界二维优化点连接成的封闭区域中包含所述二维目标优化点；

范围确定模块740，用于基于所述边界二维优化点各自的所述第一参数值，确定所述目标参数各自的目标取值范围；

第二获取模块750，用于基于所述目标参数各自的所述目标取值范围，获取所述目标功能组件满足所述多目标函数的第二解集；所述第二解集包含当所述目标参数的搜索范围为所述目标取值范围时，按照多目标优化算法，经过第二阈值次数的迭代后得到的优化点；

目标确定模块760，用于基于所述第二解集，确定至少两个所述目标元件各自的所述目标参数的目标参数值。

在一种可能的实现方式中，响应于所述n是大于2的整数；所述优化点确定模块720，包括：

将所述n维优化点以及所述n维目标优化点进行降维处理，得到所述n维优化点各自对应的所述二维优化点，以及所述n维目标优化点对应的所述二维目标优化点。

在一种可能的实现方式中，所述优化点确定模块720，还包括：

将所述n维优化点以及所述n维目标优化点分别投影到同一个二维平面上，得到所述n维优化点各自对应的所述二维优化点，以及所述n维目标优化点对应的所述二维目标优化点。

在一种可能的实现方式中，所述优化点确定模块720，还包括：

响应于所述优化点分布在三维空间中，将三维优化点以及三维目标优化点分别投影到同一个二维平面上，得到所述三维优化点各自对应的所述二维优化点，以及所述三维目标优化点对应的所述二维目标优化点。

在一种可能的实现方式中，所述优化点确定模块720，还包括：

响应于所述n是大于3的整数，通过排列组合确定所述n维空间中包含的各个三维空间；

将所述n维优化点在同一三维空间上对应的三维优化点以及三维目标优化点分别投影到同一个二维平面上，得到各个三维空间上的所述三维优化点各自对应的所述二维优化点，以及所述三维目标优化点对应的所述二维目标优化点。

在一种可能的实现方式中，所述优化点确定模块720，还包括：

响应于所述第一解集中不包括所述n维目标优化点，将所述n维优化点以及所述n维目标优化点进行降维处理，得到所述n维优化点各自对应的所述二维优化点，以及所述n维目标优化点对应的所述二维目标优化点。

在一种可能的实现方式中，所述边界确定模块730，包括：

基于所述二维优化点，将所述二维平面划分为各个三角形范围；所述三角形范围由三个所述二维优化点作为顶点，且所述三角形范围中不包括其他的所述二维优化点。

将包括所述二维目标优化点，且面积最小的所述三角形范围的三个顶点，确定为所述边界二维优化点。

在一种可能的实现方式中，范围确定模块740，包括：

获取所述边界二维优化点各自的第i个所述目标参数的所述第一参数值；

将第i个所述目标参数的第一参数值中的最大值确定为第i个所述目标参数的所述第二取值范围的上限；

将第i个所述目标参数的第一参数值中的最小值确定为第i个所述目标参数的所述第二取值范围的下限；

基于第i个所述目标参数的所述第二取值范围的上限以及第i个所述目标参数的所述第二取值范围的下限，确定第i个所述目标参数的所述目标取值范围。

在一种可能的实现方式中，所述第二获取模块750，包括：

基于所述目标参数各自的所述目标取值范围，确定至少一组各个所述目标参数的第二参数值；

基于至少一组各个所述目标参数的所述第二参数值，获取所述目标功能组件满足所述多目标函数的第二解集。

综上所述，本申请实施例中，计算机设备通过对集成电路的目标功能组件对应的多目标函数优化进行初次迭代计算，得到包含各个优化点的第一解集，然后根据第一解集中的各个优化点以及目标优化点，确定各自在二维平面中的二维优化点以及二维目标优化点，通过确定二维目标优化点在二维平面中与二维优化点的位置关系，确定下一次进行多目标函数优化的搜索空间，以实现在更小的范围内进行搜索得到第二解集的目的，避免了通过增加种群规模进行多目标函数优化计算时对计算机设备造成额外的计算负担，在保证优化效果的同时，提高了目标参数的确定效率。

图8示出了本申请一个示例性实施例提供的计算机设备的结构方框图。该计算机设备可以是智能手机、平板电脑、电子书、便携式个人计算机、智能穿戴设备等电子设备。本申请中的计算机设备可以包括一个或多个如下部件：处理器810、存储器820和屏幕830。

处理器810可以包括一个或者多个处理核心。处理器810利用各种接口和线路连接整个终端内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器820内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器820内的数据，执行终端的各种功能和处理数据。可选地，处理器810可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable LogicArray，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器810可集成中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责屏幕830所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器810中，单独通过一块通信芯片进行实现。

存储器820可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)。可选地，该存储器820包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器820可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器820可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等，该操作系统可以是安卓(Android)系统(包括基于Android系统深度开发的系统)、苹果公司开发的IOS系统(包括基于IOS系统深度开发的系统)或其它系统。存储数据区还可以存储终端在使用中所创建的数据(比如电话本、音视频数据、聊天记录数据)等。

除此之外，本领域技术人员可以理解，上述附图所示出的计算机设备的结构并不构成对计算机设备的限定，计算机设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。比如，终端中还包括射频电路、拍摄组件、传感器、音频电路、无线保真(Wireless Fidelity，WiFi)组件、电源、蓝牙组件等部件，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机指令，该至少一条计算机指令由处理器加载并执行以实现如上各个实施例所述的用于集成电路的参数确定方法。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。终端的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该终端执行上述方面的各种可选实现方式中提供的用于集成电路的参数确定方法。

本申请实施例还提供了一种芯片，该芯片用于执行以实现如上述各个实施例所述的用于集成电路的参数确定方法。

本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本申请实施例所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读存储介质中或者作为计算机可读存储介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读存储介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。