1.基于多目标进化算法的近似二进制乘法器设计方法，其特征在于，包括：

将部分积压缩分为精确部分和近似部分，其中近似部分为乘法器中最低的r列，并且在近似部分中，使用N:1压缩器实现近似的部分积压缩；所述N:1压缩器具有N比特输入和1比特输出；

在近似部分最高列添加误差补偿单元，误差补偿单元同样具有N比特输入和1比特输出，并且误差补偿单元的输入与第r‑1列N:1压缩器的输入相同，误差补偿单元向第r列产生

1比特进位；所述N:1压缩器和误差补偿单元共同完成部分积的压缩；

通过多目标进化算法设计乘法器：将乘法器作为个体，N:1压缩器作为基因，先进行种群初始化、评估目标和分配等级；然后进行搜索循环，在最大迭代次数范围内进行繁殖、精英策略、评估目标、分配等级和生成下一代种群，最后输出最终种群获得乘法器电路结构；

所述种群初始化是：将近似乘法器基于N:1压缩器编码为一组整数表示，再进行所述种群初始化时通过随机生成多组数据，由它们代表近似乘法器，近似乘法器中的N:1压缩器就是这组整数每个片段代表的N:1压缩器；

所述繁殖的方法是：假设当前种群为父代种群，使用竞标赛选择的方式在父代种群中挑选Pareto支配关系高的个体作为亲代，再由交叉和变异产生子代个体，其中交叉代表交换两个亲代乘法器中的部分N:1压缩器，从而产生子代近似乘法器；变异代表有Pm的概率将这些子代乘法器中的N:1压缩器随机改变为其它的N:1压缩器；设定无论交叉还是变异都不能改变每个位置上N:1压缩器的运算位宽N；

所述精英策略的方法是：将父代种群和子代种群结合，以合并后的新种群为基础进行后续迭代；

所述评估目标的方法是：对于误差指标，将每一种部分积分布下的误差与该分布的概率相乘，然后进行累加，以此计算出相关误差指标；对于延时、功耗和面积的硬件性能指标，则是将乘法器中的N:1压缩器的延时、功耗和面积进行累加，以此估计乘法器的硬件性能指标；

所述分配等级的方法是：采用了NSGA‑II中的快速非支配排序和拥挤度，从而快速计算出种群中所有乘法器的Pareto支配关系，并以此将乘法器分为多个等级，不同等级的乘法器对于精度和硬件性能具有不同的权衡，处在第0级的乘法器具有最佳的权衡，支配其他等级的乘法器；对于相同等级的乘法器，它的拥挤度越高则代表它Pareto支配关系越高；

所述生成下一代种群的具体方法是：保留Pareto支配关系最高的M个个体作为下一代种群。