Введение к работе
Актуальность темы. Устойчивая тенденция увеличения сложности радиоэлектронных систем (РЭС) привела к необходимости повышения эффективности применения систем автоматизации проектирования (САПР). Эффективность применения таких систем определяется наличием программных средств, обеспечивающих качество проектирования РЭС и максимально ориентированных на разработчика. Качество проектирования характеризуется количеством циклов устранения ошибок, допущенных при проектировании, процентом выхода бракованных изделий, качественными показателями полученного изделия. Увеличения эффективности проектирования можно добиться большей автоматизацией уровней проектирования.
При разработке САПР возможна следующая декомпозиция (разбиение на уровни проектирования), в которой процесс проектирования РЭС разбивается на шесть уровней: уровень системного проектирования, уровень структурного проектирования, уровень функционального проектирования, уровень схемотехнического проектирования, уровень компонентного проектирования, уровень конструкторского проектирования.
Следует отметить возрастающую важность схемотехнического уровня проектирования. Это обусловлено появлением и развитием сверхбольших интегральных схем (СБИС) и систем на кристалле, в которых постоянно увеличивается количество транзисторов, и уменьшается их размер. Это привело к тому, что поведение цифровых элементов стало аналоговым, и при разработке даже цифровых СБИС уже нельзя обойтись только логическим моделированием.
На схемотехническом уровне решаются следующие задачи: структурный синтез, заключающийся в выборе конфигурации схемы; предварительный расчет параметров элементов схемы; определение выходных параметров схемы, в зависимости от изменения внутренних и внешних параметров (одновариантный и многовариантный анализ); определение значений внутренних параметров схемы (параметрический синтез), обеспечивающий наилучшие значения выходных параметров (параметрическая оптимизация).
На сегодняшний день задачи анализа более или менее удовлетворительно автоматизированы. Что касается структурного синтеза, то он автоматизирован в недостаточной степени и проводится, как правило, высококвалифицированными специалистами, опирающимися на накопленный опыт.
Задача структурного синтеза заключается в нахождении такой конфигурации схемы, которая удовлетворяла бы всем техническим условиям (критериям оптимальности), накладываемым на схемотехническое решение, и максимизировала или минимизировала целевую функцию. Под критерием оптимальности в этом случае понимается либо некоторый внешний параметр схемы, позволяющий адекватно различать лучшие и худшие решения, либо некоторая функция или система функций, учитывающая роль каждого из критериев оптимальности и сводящая многокритериальную постановку задачи к однокритериальной.
Оценка схемотехнического решения при проведении структурного синтеза проблематична. Это связано с тем, что получаемые решения при структурном синтезе могут иметь неоптимальные значения внутренних параметров, что приводит к их неадекватной оценке. Поэтому после нахождения альтернативного варианта схемотехнического решения необходимо проводить процедуру параметрической оптимизации.
Процедура параметрической оптимизации выполняется в четыре этапа:
создание или поиск новых значений внутренних параметров схемотехнического решения;
оценка полученного варианта схемы;
принятие решения о пригодности или непригодности этого варианта схемы;
принятие решения о продолжении или прекращении дальнейшего поиска вариантов.
Автоматизация задачи параметрической оптимизации схемотехнических решений на сегодняшний день решена не полностью, в связи с тем, что применяемые для ее решения алгоритмы в общем случае не эффективны. Это обуславливается увеличением сложности и размерности, а также повышением вычислительной трудности решения таких задач. Задача параметрической оптимизации схем является NP-сложной.
Таким образом, задача параметрической оптимизации схемотехнических решений, являясь частью задачи синтеза технических объектов, была и остается актуальной проблемой, т.к. ее решение позволит повысить эффективность автоматизации процедуры структурного синтеза, а также сократить сроки проектирования и улучшить получаемые решения.
Результатом непрекращающегося поиска наиболее эффективных методов решения этой задачи стало использование бионических алгоритмов, в том числе, эволюционных и генетических алгоритмов. Бионика – прикладная наука о применении в технических устройствах и системах принципов организации, свойств, функций и структур живой природы, т. е. формы живого в природе и их промышленные аналоги. Отличительной особенностью генетических алгоритмов является работа не с одним решением, а с набором альтернативных решений и частичная независимость от представления целевой функции. Результаты экспериментальных исследований доказали высокую производительность бионических алгоритмов, а на отдельных контрольных задачах – их безусловное превосходство над существующими методами решения.
Цель и основные задачи диссертационной работы.
Основная цель диссертации состоит в снижении времени решения задачи параметрической оптимизации схемотехнических решений, и исследование применения гибридного и комбинированного подходов, основанных на бионических методах, к решению этой задачи. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи.
-
Построение новой архитектуры решения задачи параметрической оптимизации, ориентированной на снижение количества расчетов математической модели схемотехнического решения.
-
Построение архитектуры гибридного и комбинированного алгоритмов решения задачи параметрической оптимизации на основе бионических методов.
-
Построение модифицированных генетических операторов, ориентированных на решение задачи параметрической оптимизации.
-
Создание инструментальной среды для проведения экспериментальных исследований и анализа полученных результатов.
Методы исследования
В качестве методов исследования использовались элементы теорий множеств, алгоритмов, графов, а также методы и средства бионического поиска, эволюционного моделирования, генетического поиска, теории вычислительных систем и объектно-ориентированного программирования.
Достоверность результатов исследования
Объем численных экспериментов, проведенных при решении различных контрольных (тестовых) задач и вариациях параметров гибридного бионического и комбинированного алгоритмов, составил не менее 104 опытов. Алгоритмы решения задачи параметрической оптимизации «Гибридный бионический алгоритм параметрической оптимизации» и «Комбинированный бионический алгоритм решения задачи параметрической оптимизации» прошли официальную регистрацию в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам. Получены свидетельства о государственной регистрации программ на ЭВМ №2009610574 от 26.01.2009 г. и №2009611534 от 19.03.2009 г. соответственно.
Научная новизна диссертационной работы заключается в решении задачи параметрической оптимизации на основе гибридного и комбинированного подходов. На защиту выносятся следующие научные результаты:
-
Стратегия гибридного и комбинированного поиска решения задачи параметрической оптимизации схемотехнических решений, позволяющая уменьшить время поиска и улучшить получаемые результаты (относится к специальности 05.13.12).
-
Модифицированный алгоритм Ant Colony, позволяющий адаптивно распределять время развития различных областей альтернативных решений, в многопопуляционном генетическом алгоритме (относится к специальности 05.13.17).
-
Гибридный алгоритм решения задачи параметрической оптимизации схемотехнических решений, позволяющий сократить время поиска (относится к специальности 05.13.12).
-
Комбинированный алгоритм поиска оптимальных значений, параметров схем, позволяющий улучшить решения, получаемые при помощи гибридного алгоритма, при незначительном увеличении времени проведения поиска (относится к специальностям 05.13.12 и 05.13.17).
-
Новые и модифицированные генетические операторы, ориентированные на решение задачи параметрической оптимизации, позволяющие сократить время поиска (относится к специальности 05.13.17).
Практическая ценность
Разработана инструментальная среда (ИС), позволяющая находить квазиоптимальные решения задачи параметрической оптимизации схемотехнических решений. Одним из возможных применений ИС является решение задачи параметрической оптимизации электрических схем и узлов РЭС. Программный комплекс разработан для операционной системы Windows, написан на языке С++. Компиляция выполнена в среде объектно-ориентированного программирования Microsoft Visual Studio 2005.
Реализация результатов работы.
Материалы диссертации использованы в следующих научно-исследовательских работах: «Разработка теории и принципов автоматизации проектирования на схемотехническом уровне устройств вычислительной техники с применением бионических методов» (№ г.р. 01.2.00 606 713, 2006 г.); «Применение интеллектуальных информационных технологий в науке, технике и образовании» (№ г.р. 01.2.008022797, 2008 г.); «Информационные технологии в науке, технике и образовании»; (№ г.р. 12.354) «Разработка теории и принципов построения интеллектуальных систем принятия решений при проектировании на основе квантовых вычислений и бионических методов поиска»; (№ г/б № 12363) «Разработка теории и когнитивных принципов принятия решений на основе распределенных алгоритмов, инспирированных природных систем». Результаты этих работ внедрены и используются в учебном процессе на кафедрах САПР ТТИ ЮФУ (г. Таганрог), «Информационные системы и радиотехника» ЮРГУЭС (г. Шахты), «Информационные технологии и управление» ШИ ЮРГТУ (г. Шахты) и «Информатика» ВИС ЮРГУЭС (г. Волгодонск). Акты о внедрении и использовании результатов работы приведены в приложении к диссертации.
Апробация работы и публикации.
Основные научные и практические результаты работы докладывались, обсуждались и были одобрены на Международных научно-технических конференциях «Интеллектуальные системы», «Интеллектуальные САПР» (г. Геленджик, 2005 – 2009 гг.), Всероссийских научных конференциях молодых ученых и аспирантов (г. Волгодонск, 2005 - 2009 гг.). По материалам диссертационной работы опубликовано 7 печатных работ, материалы диссертационной работы вошли в отчеты по НИР.
Структура и объём диссертационной работы.
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 153 стр., включая 43 рис., 8 таб., список литературы из 130 наименований, 12 стр. приложений и актов об использовании.
