L'optimisation de la consommation d'énergie des circuits logiques Reed-Muller de polarité mixte (MPRM) est un problème d'optimisation combinatoire typique. Les méthodes d'optimisation de la consommation d'énergie actuelles présentent une convergence lente, sont sujettes à la convergence vers un minimum local et ont une efficacité très limitée pour atteindre la meilleure consommation d'énergie. Tout d'abord, dans cet article, nous proposons une méthode d'algorithme mémétique multi-stratégie (MFMA), dans laquelle nous utilisons l'algorithme d'optimisation du chimpanzé pour une exploration globale, utilisons l'algorithme d'optimisation du raton laveur basé sur l'apprentissage de l'emplacement optimal et le facteur de poids adaptatif (COA-OLA) pour une exploration locale, puis utilisons l'algorithme de sélection tronquée pour choisir une nouvelle population de conduits. Ensuite, basé sur le MFMA, nous proposons une méthode d'optimisation de la consommation d'énergie des circuits logiques MPRM, en cherchant la configuration de polarité optimale qui permet de minimiser la consommation d'énergie du circuit. Les résultats des expériences sur les circuits de référence MCNC montrent que cette méthode d'optimisation de la consommation d'énergie présente une amélioration significative par rapport aux méthodes actuelles d'optimisation de la consommation d'énergie. Le MFMA atteint un taux d'optimisation de la consommation énergétique maximum de 72,30 %, avec un taux d'optimisation moyen de 43,37 %. En même temps, le MFMA explore les solutions plus rapidement et avec une meilleure qualité, ce qui confirme son efficacité et sa supériorité dans l'optimisation de la consommation d'énergie.

optimisation de la consommation d'énergie; algorithme mémétique multi-stratégie (MFMA); polarité mixte Reed-Muller (MPRM); problème d'optimisation combinatoire