随着集成电路制造技术的发展，模拟集成电路设计面临着功耗、增益等性能指标折中的挑战.传统的设计方法依赖于近似方程和反复迭代，导致效率低下.本文提出了一种基于人工智能算法的多目标设计策略，用于单级全差分折叠式共源共栅运算放大器的设计.该方法采用神经网络模型来表征设计参数与8个性能指标之间的映射关系，并通过适应度函数和约束条件设定运放所需达成的目标性能，再使用粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法搜寻最佳适应度.实验结果表明，多项指标均优于设计目标，其中最大电压增益达到了65 dB，相位裕度为74°.利用该方法，能够快速且准确地获得满足设计要求的运放参数.与手工计算相比，该方法的运行时间仅为906 s，显著提高了设计效率，未来可应用于更多大规模电路设计中.
