В останньому прикладі визначаються значення частоти, на яких дійсна частина передаточної функції TF1 досягає максимуму (ім'я фіксації
FREQ1) і мінімуму (FREQ2).
Директива FIX відноситься до директив виведення результатів, оскільки після завершення аналізу імена фіксацій, визначені в директиві, і відповідні їм значення будуть виведені в результуючий файл ALLTED.OUT. Однак імена фіксацій можуть бути параметрами інших директив, наприклад, директиви INT.
У розділі завдання може бути задано декілька директив FIX.
А.2 Аналіз статичних режимів (DC-метод)
Модулі DC-методу по постійному струму дозволяють обчислювати всі напруги, струми і потужності для будь-якого компонента кола та вузла. У DC-аналізі використовуються три алгоритми, які засновані на різних підходах до вирішення нелінійних алгебраїчних рівнянь кола.
Перший алгоритм (DC-метод = 0) ґрунтується на схемі методу Ньютона-Рафсона з лінійним визначенням довжини кроку вздовж обраної траєкторії пошуку.
Другий алгоритм (DC-метод = 1) ґрунтується на методі продовження по параметру, де проміжне рішення знаходиться за допомогою модифікації методу Ньютона (модифікація Давиденко).
Третій алгоритм (DC-метод = 2) - ґрунтується на визначенні гіперкривої, що з'єднує поточну точку з точкою рішення. У деяких випадках цей алгоритм може давати збільшення обчислювальних витрат у порівнянні з іншими методами, але завжди має кращу швидкістю збіжності.
102
Можливість використання різних стратегій допомагає подолати розбіжність будь який раз, коли вона виникає. Це значно збільшує надійність NetALLTED, оскільки аналіз по постійному струму зазвичай є першим етапом часового аналізу та процедур визначення робочої точки.
DC аналіз управляється за допомогою наступної директиви:
DC;
CONST <значення вибираються з таблиці А.2>;
Додаткові константи, які можуть бути обрані користувачем даються в таблиці А.2.
Таблиця А.2 – Константи аналізу статичних режимів
|
Тип константи |
Значення за |
|
|
замовчуванням |
|
|
|
DCMET * |
0 |
|
0 |
- Ньютон-Рафсон |
|
1 |
– продовження по параметру |
|
2 |
– пошук кривої вирішення |
|
|
|
|
DCMAXIT |
300 |
|
(максимальне додаткове число ітерацій на кожному |
|
|
кроці) |
|
|
|
|
|
DCERR |
E-6 |
|
(відносна похибка ітерації Ньютона) |
|
|
|
|
|
DAMP |
0.75 |
|
(демпфуючий коефіцієнт модифікації метода |
|
|
Ньютона) |
|
|
|
|
|
103
DCLC |
1.E-7 |
(фіктивна величина реактивних компонент) |
|
|
|
MAXDM |
3 |
(максимальне число діагональних модифікацій |
|
однократного вирішення системи рівнянь) |
|
|
|
* – Користувач може обрати процедуру вирішення для своєї приватної задачі.
Для завдання початкових умов для DC аналізу використовується директива INSTALL:
INSTALL <ім'я змінної кола> = <значення> [, <ім'я змінної кола> = <значення> ... ];
Змінними кола є струми елементів кола і вузлів, потенціали, що включені до вектору невідомих X:
INSTALL V1 = 0.5, IJ1.T1 = 1.0E-4;
Якщо DC рішення не досягнуто за допомогою DCMET = 0 протягом DCMAXIT ітерацій, процедура вирішення автоматично змінюється на DCMET = 1. Метод криволінійного пошуку апріорно вибирається користувачем установкою DCMET = 2 в директиві CONST.
Необхідні результати DC аналізу виводяться в файл ALLTED.OUT за допомогою директиви TABLE:
TABLE < ім'я змінної кола >{,...< ім'я змінної кола >...}; TABLE ALLU {, ALLI, ALLV, ALLP};
104
Змінними схеми є струми, напруги або потужності на двополюсних компонентах або вузлові потенціали.
Значення змінних схеми в робочій точці можуть бути виведені у файл
ALLTED.OUT за допомогою директив PLOT, TPLOT, LTPLOT. Однак, ці вихідні дані з'являться у вихідному файлі тільки при наявності директиви OPTION 48 у файлі завдання (TASK файл).
А.3 Оптимізація
Метою параметричної оптимізації в САПР є визначення таких значень варійованих параметрів, при яких вимоги до об'єкта проектування задовольняються найкращим чином. Фактично, ця задача є кінцевою задачею всього процесу проектування. Всі інші проектні операції, такі, як формування математичної моделі та її упорядкування, рішення рівнянь, оцінка та ідентифікація вихідних характеристик під час аналізів тощо, служать базисом процедур оптимізації, за допомогою яких обчислюються значення цільових функцій і визначається оптимальна точка. Це підкреслює важливість процесу оптимізації в САПР системі.
Необхідно виконати наступні кроки для постановки завдання оптимізації та її формулювання в термінах вхідної мови NetALLTED:
1.Визначити цілі проектування об'єкту і перетворити їх до виду цільових функцій.
2.Вибрати набір варійованих параметрів і відповідних їм параметричних обмежень.
3.Вибрати (у разі необхідності) функціональні обмеження.
4.Вибрати метод рішення і налаштувати його для вирішення конкретної задачі.
105
При вирішенні оптимізаційної задачі можуть бути використані наступні директиви:
-Директиви виду аналізу: TR з DC; TR; DC; AC з DC; AC;
-Директива завдання режиму оптимізації OPTIM;
-Директива завдання цільових функцій OF;
-Директива завдання варійованих параметрів VARPAR;
-Директива завдання обмежень LIMIT;
-Директиви завдання керуючих параметрів CONST, INSTALL, OPTION;
-Директиви визначення вихідних характеристик FIX, INT, FUNC, TF.
А.3.1 Завдання цільових функцій. Директива OF
OF <ім'я цільової функції> = F<номер> (<список параметрів> / <список аргументів>) {, <ім'я цільової функції> ... / <список аргументів>)};
Цільові функції можуть бути абсолютно різні за їх видом, однак, всі вони подібні щодо їх форми. Всі цільові функції згруповані в спеціальній бібліотеці і можуть бути використані для спрощення підготовки завдання. Фактично цей набір цільових функцій покриває більшість практичних задач оптимізації. Якщо для будь-якої задачі жодна з наявних цільових функцій непридатна, то NetALLTED дозволяє користувачу розширювати бібліотеку функцій (для більш детальної інформації дивіться документацію пакету).
Нижче в таблиці наведено список наявних стандартних цільових функцій. Всі функції (за винятком F6, F7, F9, F13 і F14) мають вигляд адитивної цільової функції і можуть бути використані в тих випадках, коли для вирішення багатокритеріальних задач застосовується метод зважених
106
сум. Опції F6, F7, F9, F13 і F14 мають форму цільових функцій максимуму
іможуть бути використані в комбінації з мінімаксними методами оптимізації. Функція F10 призначена для використання в багатокритеріальному методі ЛП-пошуку.
Утаблиці x1, x2, ..., xn позначають аргументи цільової функції, у якості яких можуть виступати характеристики, визначені директивами FIX, INT, FUNC, а також будь-які символічні параметри списків параметрів символічних моделей і будь які лінійні двополюсні компоненти. Символи PV1, PV2, ... позначають параметри цільової функції
ів ряді випадків (наприклад, для функцій F1, F2) можуть трактуватися, як бажані результати оптимізації.
Символ D визначає допуск; K1, K2, ..., Kn - вагові коефіцієнти; Zmin, Zmax - нижня і верхня межі області допустимих значень цільової функції при ЛП-пошуку.
Таблиця А.3 – Базові цільові функції
№ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Опис |
|
|
Звертання |
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
F1 |
PV ,..., PV / x ,..., x |
n ) |
|
||||
|
∑(PVi − xi ) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
( |
1 |
n |
1 |
|
|
||||||||||||
|
i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
F2(PV1,..., PVn / x1,..., xn ) |
|
|||||
∑ |
|
PVi − xi |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
n ) |
|
∑Ki (D − |
|
PVi − xi |
|
) |
|
F3 |
D, PV ,..., PV / x ,..., x |
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
( |
1 |
|
n |
1 |
|
||||||||||||||||||
|
i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
F4(PV1,..., PVn / x1,..., xn ) |
|
|||||
∑Ki (PVi − xi ) |
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
−if |
|
x |
|
≤ PV |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
K = |
−if |
|
x |
|
|
|
|
> PV |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
i |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
( |
1 |
n |
1 |
n ) |
|
|
|
∑Ki xi |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
F5 |
K ,..., K / x ,..., x |
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
107
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
6 |
max(PVi − xi )2 |
|
F6(PV1,..., PVn / x1,..., xn ) |
|
|
|||||||||||||||||||||
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i = |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1, N |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
7 |
max |
|
PVi − xi |
|
|
|
|
|
|
F7(PV1,..., PVn / x1,..., xn ) |
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i = |
1, N |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
8 |
N |
|
PV − x |
2 |
|
|
F8(PV1,..., PVn / x1 ,..., xn ) |
|
|
|||||||||||||||||
|
∑ |
|
|
|
|
|
|
|
|
i |
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
PV |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
9 |
max |
|
PVi − xi |
|
|
|
|
|
|
F9(PV1,..., PVn / x1,..., xn ) |
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
PVi |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
i = |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
1,n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
10 |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
F10(Zmin ,Zmax , K1 ,..., Kn / x1 ,..., xn ) |
||||||
|
∑Ki xi |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
F11 K PV ,..., K PV / x ,..., x |
n ) |
|||||
|
∑Ki (PVi − xi ) |
|
||||||||||||||||||||||||
|
|
( |
1 1 |
n |
n |
1 |
|
|||||||||||||||||||
|
i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
12 |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
F12(K1 PV1 ,..., Kn PVn / x1 ,..., xn ) |
||||||
|
∑Ki |
|
PVi |
− xi |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||
13 |
maxi [Ki (PVi |
− xi )2 ] |
F13(K1 PV1 ,..., Kn PVn |
/ x1 ,..., xn ) |
||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
14 |
max |
|
PVi − xi |
|
|
|
|
|
|
F14(K1 PV1 ,..., Kn PVn / x1 ,..., xn ) |
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i = |
1, N |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
15 |
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
F15 |
KPV ,..., PV / x ,..., x |
n ) |
|
|||||||
|
K∑(PVi − xi ) |
|
|
|
||||||||||||||||||||||
|
|
|
( |
1 |
n |
1 |
|
|
||||||||||||||||||
|
i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
16 |
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
F16(KPV1,..., PVn / x1 ,..., xn ) |
|
||||||||
|
K ∑ |
|
PVi − xi |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
i =1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Функції F1, F2, F3, F4, F5, F8, F11, F12, F15 і F16 самі по собі мають форму адитивних цільових функцій, якщо кількість аргументів більше, ніж 1. Крім цього, адитивна функція формується автоматично з комбінації будь-яких цільових функцій, перелічених у таблиці А.3, якщо дві або
108
більше цільових функцій містяться у файлі завдання на оптимізацію, і передбачається використання методу однокрітеріальної оптимізації.
Опції F6, F7, F9, F13 або F14 можуть використовуватися тільки з мінімаксними методами оптимізації. При цьому кожна пара xi і PVi
формує окремий критерій якості.
А.3.2 Визначення варійованих параметрів. Директива VARPAR
Наступні параметри об'єкта проектування можуть розглядатися, як варійовані:
–величини будь-якого лінійного компонента в головній схемі чи в моделі;
–будь-які параметри символічних моделей або функцій, заданих в списках.
Вякості таких параметрів можуть виступати опори, індуктивності, величини джерела струму, параметри нелінійних компонентів електронних, гідравлічних, механічних і інших кіл.
За допомогою директиви VARPAR можливе завдання варійованих параметрів, що змінюються синхронно, параметрів з однією і тією ж допустимою областю, параметрів, що мають дискретні значення, і так далі (для більш детальної інформації дивіться документацію пакету).
Приклад.
VARPAR m.Q6 = CM (8.2,16.4);
У цій директиві параметр m.Q6 і параметр CM змінюються синхронно. Таке завдання варійованих параметрів призводить до того, що тільки один з перерахованих параметрів присутній у векторі варійованих параметрів, але його зміна синхронно викликає зміну всіх інших
109
варійованих параметрів, пов'язаних через знак "дорівнює" в директиві
VARPAR.
А.3.3 Завдання критеріїв закінчення пошуку
Постановка задачі оптимізації передбачає формулювання критеріїв закінчення пошуку. Пошук припиняється, якщо:
1.Досягнута бажана точність рішення.
2.Бажана точність рішення не досягнуто, але швидкість збіжності настільки низька, що подальші обчислення марні.
3.При зацикленні чисельної процедури.
Критерії зупини специфічні для кожного виду завдань оптимізації і залежать від властивостей цільової функції, обмежень і методу оптимізації. У NetALLTED для всіх методів використовуються універсальні критерії закінчення, що значно спрощує їх завдання.
Зазвичай вирішується два типи оптимізаційних задач: апроксимація та мінімізація. Метою апроксимації є досягнення з максимальною точністю заздалегідь певних значень характеристик, що оптимізуються. При цьому цільові функції формуються таким чином, щоб оцінити різницю між бажаними і поточними значеннями характеристик, що оптимізуються. При цьому, якщо F (x) = 0, характеристики точно відповідають заданим значенням. Враховуючи це, в якості критеріїв закінчення для задач апроксимації використовуються наступні співвідношення:
| f (x(k ) ) |≤ ε;
| f (x(k-1) ) - f (x(k ) ) |≤ ε1 (1 + f (x(k ) )), (A.1)
110
де
ε - точність вирішення (OPERR);
|
| x(k-1) |
- x(k ) ≤ ε |
2 |
(1+ | x(k ) |), i = |
1, n |
; |
|
i |
i |
i |
|||
|
Gmax ≤ εG |
|
|
|
|
|
де: |
|
|
|
|
|
|
k |
- номер кроку; |
|
|
|
|
|
ε1 |
- параметр для оцінки швидкості зміни цільової функції, = 100; |
|||||
εG |
- параметр для оцінки точності виконання обмежень (CONERR); |
|||||
ε2 |
- параметр для оцінки швидкості зміни варійованих параметрів |
|||||
ε2= 
ε ;
Gmax - домінуюче обмеження на k-му кроці, де
Gmax = maxi, j {|Bj (x( k ) )|,0, Aj (x( k ) )},i = 1, N , j = 1, M;
де:
N – кількість обмежень рівностей; M – кількість обмежень нерівностей;
Задача вважається успішно вирішеною, якщо виконуються перша і четверта умови (A.1). Якщо ні, то, перевіряючи друге і третє співвідношення, приймається рішення про продовження або припинення процесу оптимізації.
Мінімізація використовується для поліпшення стабільності, зменшення потужності, зменшення часу затримки і так далі, тобто, в тих випадках, коли бажана величина характеристики, що оптимізується, не
111
може бути заздалегідь передбачена. Точність рішення в цьому випадку контролюється за допомогою оцінки приросту значення цільової функції і величиною кроку на двох послідовних ітераціях пошуку за допомогою співвідношень:
| f (x(k −1) − f (x(k ) )) ≤ε1(1+| f (x(k ) ) |); |
|
||||
| x(k −1) |
− x(k ) |≤ε |
2 |
(1+| x(k ) |
|),i =1, n; |
|
i |
i |
i |
|
(A.2) |
|
Gmax ≤εG |
|
|
|
||
|
|
|
|
||
ε1 =100ε,ε2 = |
|
ε |
|
|
|
Передбачається, що досягнуто оптимальне рішення, якщо виконуються перша і третя умови співвідношення (A.2). В іншому випадку перевірка другої умови дозволяє вирішити питання про зупинення чи продовження процесу пошуку. Якщо основні умови в (A.1) або (A.2) задовольняються, то у вихідних файлах отримане рішення відзначається як "оптимальне". В інших випадках результат оптимізації визначається як "найкращий знайдене" значення.
Параметр ε в (A.1) і (A.2) відповідає ключовому параметру OPERR (величина за замовчуванням 1.E-6), і параметр εG - CONERR (0.01) в
директиві CONST.
А.3.4 Методи оптимізації
Вибір методу оптимізації здійснюється за допомогою ключового параметра METHOD директиви CONST, використовуючи таблицю А.4, в якій наведено найбільш відмінні характеристики методів оптимізації, що використовуються в NetALLTED.
112
Таблиця А.4 – Характеристики методів оптимізації
№ |
Значення константи |
Примітка |
|
|
|
|
|
|
|
METHOD |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
1 |
METHOD = 40 |
Метод випадкового пошуку зі зменшенням |
||||||
|
RSIS |
інтервалу |
пошуку. |
Використовується |
||||
|
|
генератором |
|
випадкових |
|
чисел |
з |
|
|
|
рівномірним розподілом. |
|
|
|
|||
|
|
|
||||||
2 |
METHOD = 50 |
Метод випадкового пошуку зі зменшенням |
||||||
|
RSIS(D) |
інтервалу |
пошуку. |
Використовується |
||||
|
|
генератором |
|
випадкових |
|
чисел |
з |
|
|
|
рівномірним розподілом, при цьому |
||||||
|
|
значення |
варійованих |
|
параметрів |
|||
|
|
округлюються |
до |
найближчого, |
||||
|
|
використовуючи |
|
спеціальні |
файли |
|||
|
|
DISKOPT.DAT. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
3 |
METHOD = 60 |
Метод випадкового пошуку зі зменшенням |
||||||
|
RSIS(LP) |
інтервалу |
пошуку. |
Використовується |
||||
|
|
модифікований генератор випадкових чисел |
||||||
|
|
з рівномірним розподілом. Цей розподіл в |
||||||
|
|
деяких випадках більш ефективний, але |
||||||
|
|
розмір вибірки (що задається за допомогою |
||||||
|
|
параметра (NUMB) повинен вибиратися з |
||||||
|
|
ряду 2, m = 1,2, ... Це може викликати |
||||||
|
|
складності, коли NUMB> 64. |
|
|
|
|||
|
|
|
||||||
4 |
METHOD = 70 |
Аналогічно METHOD = 60, але з |
||||||
|
RSIS(LP-D) |
генератором, аналогічним METHOD = 50. |
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|||
5 |
METHOD = 100 |
Метод змінного |
порядку, |
заснований |
на |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
113
|
VOM(DFP) |
формулі Давідона - Флетчера - Пауелла. |
||
|
|
|
||
6 |
METHOD = 110 |
Метод змінного порядку, заснований на |
||
|
VOM(B) |
формулі Бройдена. |
|
|
|
|
|
||
7 |
METHOD = 120 |
Метод змінного порядку, заснований на |
||
|
VOM(BFGS) |
формулі Бройдена - Флетчера - Гольдфарба - |
||
|
|
Шанно. |
|
|
|
|
|
||
8 |
METHOD = 130 |
Комбінація METHOD = 40 i METHOD = 100 |
||
|
RSIS + VOM |
|
|
|
|
(DFP) |
|
|
|
|
|
|
||
9 |
METHOD = 140 |
Комбінація METHOD = 40 i METHOD = 110 |
||
|
RSIS + VOM |
|
|
|
|
(B) |
|
|
|
|
|
|
||
10 |
METHOD = 150 |
Комбінація METHOD = 40 i METHOD = 120 |
||
|
RSIS + VOM |
|
|
|
|
(BFGS) |
|
|
|
|
|
|
||
11 |
METHOD = 220 |
Мiнiмаксний метод з покроковим вибором |
||
|
MAPS |
активних функцій (модифікація методу |
||
|
|
Агню) |
|
|
|
|
|
|
|
12 |
METHOD = 300 |
Метод |
рішення |
багатокритеріальних |
|
LP-search |
оптимiзацiйних задач, заснований на ЛП- |
||
|
|
пошуку. Метод складається з двох етапів. |
||
|
|
На першому етапі виконується серія тестів |
||
|
|
по неоднорідній сітці, що генерується за |
||
|
|
допомогою ЛП-розподілу. Отримані |
||
|
|
значення |
варійованих |
параметрів цільових |
|
|
функцій i обмежень упорядковуються та |
||
|
|
видаються в якості вихідного результату. На |
||
|
|
|
|
|
114
|
|
другому етапі визначаються оптимальні (в |
|
|
сенсі Парето) рішення. METHOD = 300 |
|
|
визначає тільки першу стадію рішення. |
|
|
|
13 |
METHOD = 310 |
Друга стадія ЛП-пошуку. На цьому етапі |
|
LP-search |
відбувається оперування результатами, |
|
|
отриманими попередньо при METHOD = |
|
|
300. |
|
|
|
14 |
METHOD = 320 |
Метод, що включає обидва етапи ЛП - |
|
LP-search |
пошуку |
|
|
|
Кожен метод може бути використаний для вирішення як апроксимаційних, так і для мінімізаційних задач. Якщо число, яке визначається значенням параметра METHOD, закінчується на 0, то передбачається, що вирішується завдання апроксимації; щоб ініціювати мінімізацію, остання цифра в параметрі повинна дорівнювати 2.
А.4 Аналіз чутливості та моделювання «найгіршого випадку»
NetALLTED дозволяє визначати функції чутливості статичних, динамічних і частотних характеристик системи, що аналізується, по відношенню до варіацій значень лінійних 2-х полюсних компонент схеми (режим SA). Крім цього можуть бути отримані оцінки максимальних відхилень характеристик схеми за методом "найгіршого випадку" (WCD режим). Ці можливості дозволяють визначити найбільш критичні компоненти схеми для використання цієї інформації для оптимізації, оптимального призначення допусків, центрування області працездатності схеми, а також виконання статистичного аналізу.
Функції чутливості по відношенню до варіації компонентів схеми можуть бути визначені не тільки для струмів і напруг на двополюсних
115