автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Исследование и разработка системы векторной оптимизации параметров радиоэлектронных схем

На правах рукописи

Павлушин Василий Анатольевич

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ВЕКТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ РАДИОЭЛЕКТРОННЫХ СХЕМ

Специальность: 05.13.12 — Системы автоматизации проектирования (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2006

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Научный руководитель -

доктор технических наук, профессор Дмитревич Г.Д.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Кутузов О.И. кандидат технических наук Зудин C.B.

Ведущая организация - ОАО «Авангард».

Защита диссертации состоится «26 » 2006 г. в-&*т$0часов на

заседании диссертационного совета Д 212.238.02 Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) по адресу: 197376, Санкт-Петербург, ул. Проф. Попова, 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан ». «т 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Юрков Ю.В.

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Современный уровень развития систем схемотехнического проектирования предъявляет все более серьезные требования к эффективности математического и программного обеспечения автоматизации процесса оптимального проектирования радиоэлектронных схем (РЭС). Однако, несмотря на интенсивные работы в области САПР, недостаточная эффективность схемотехнических систем затрудняет широкое их внедрение в инженерную практику сквозного проектирования РЭС.

В настоящее время широко применяются такие САПР как - OrCAD, Micro-Cap, Microwave Office. Эти системы не имеют развитого диалогового интерфейса, позволяющего проводить сравнение альтернативных недоминируемых проектных решений. Многокритериальность и принципиальная внутренняя противоречивость схемотехнических задач требует неформального участия инженера-схемотехника на всех этапах целостного схемотехнического проектирования, включая этап диалогового доопределения решаемой задачи оптимального проектирования. Указанные системы не позволяют учитывать сложный векторный характер целевой функции, обусловленный множественностью предъявляемых к РЭС требований, неопределенностью условий их функционирования и рядом других факторов.

Вопросы, связанные с разработкой диалоговых подсистем векторной оптимизации параметров РЭС уже обсуждались в работах ряда авторов. Вместе с тем реализации таких систем отстают от потребностей практики, диктуемых, во-первых, необходимостью комплексного учета требований, предъявляемых к проектируемому устройству и, во-вторых, постоянным расширением круга решаемых задач. В частности, отсутствие блоков анализа, способных учитывать взаимозависимый характер качественных показателей РЭС, приводит к искусственному расчленению процесса оптимального проектирования на оптимизацию отдельно либо статического режима, либо частотных, либо временных характеристик, что, в свою очередь, обуславливает снижение достоверности и точности результатов проектирования РЭС.

Принципиальную трудность в разработке систем векторной оптимизации параметров РЭС вносят постоянный рост сложности, размерности и разнообразия объектов проектирования — РЭС. Учитывая, что длительность разработки САПР приближается к длительности жизненного цикла объекта проектирования, представляется актуальным реализация адаптационных свойств во вновь создаваемых системах. Вопросы адаптивного диалогового взаимодействия, и адаптация алгоритмов к задачам проектирования широко обсуждались в литературе, однако известные отечественные и зарубежные САПР являются закрытыми системами, вопросы адаптации к увеличению

потока и сложности проектных задач пока не нашли удовлетворительного решения. В связи с этим обостряется необходимость разработки инвариантных средств оптимального проектирования, обеспечивающих открытость САПР, как к новым элемептам математического обеспечения, так и к новым технологиям и предметным областям.

Таким образом, вопросы построения системы векторной оптимизации параметров радиоэлектронных схем нуждаются в дальнейшей разработке, а их исследование представляет значительный теоретический и практический интерес.

Цель работы и задачи исследования

Целью диссертационной работы является исследование принципов и методов организации систем векторной оптимизации параметров РЭС и связанных с ними вопросов построения математического, лингвистического, информационного и программного обеспечения САПР и реализация на основе этого исследования системы оптимального схемотехнического проектирования.

Достижение указанной цели предполагает решение следующих основных задач:

1. исследование и разработка архитектуры программного обеспечения системы векторной оптимизации параметров РЭС;

2. исследование методов и алгоритмов векторной оптимизации и разработка на основе этого исследования ядра подсистемы оптимизации, инвариантного к предметной области;

3. разработка стратегии поиска оптимальных проектных решений, ориентированной на использование реализовашшх алгоритмов;

4. исследование и разработка диалогового интерфейса подсистемы векторной оптимизации, позволяющего эффективно применять реализованные методы;

5. разработка специализированных модулей, позволяющих решать задачи совместной оптимизации статического режима и частотных характеристик РЭС;

6. организация информационных обменов между программными модулями системы;

7. практическое применение полученных результатов для решения задач оптимального схемотехнического проектирования.

Основные методы исследования

Для решения поставленных задач использовались методы математического моделирования, методы системного программирования, теория построения САПР, численные методы оптимизации, методы организации баз данных, теория графов, теория электрических цепей.

Новые научные результаты

1. Разработана архитектура программного обеспечения системы векторной оптимизации параметров РЭС, отличающаяся от известных наличием инвариантной части, обеспечивающая системе возможность развития и адаптации к новым задачам оптимального проектирования.

2. Разработано оригинальное математическое и программное обеспечение системы оптимизации параметров РЭС, включающее в себя проектирующие подсистемы и проблемно-инвариантные подсистемы для решения задач трех классов: а) совместной оптимизации статического режима и частотных характеристик схем по нескольким (в общем случае противоречивым) критериям оптимальности; б) оптимизации статического режима нелинейных РЭС по нескольким показателям качества; в) оптимизации частотных характеристик РЭС с учетом вариации статического режима.

3. Впервые разработаны модификации генетических алгоритмов с четко выраженной ориентацией на задачи векторной оптимизации параметров РЭС.

4. Предложена оригинальная стратегия поиска оптимальных проектных решений, базирующаяся на многошаговой схеме и использующая особенности различных групп алгоритмов векторной оптимизации.

На основании полученных результатов разработана система векторной оптимизации параметров РЭС OptScheme, ориентированная на использование в семействе операционных систем Windows.

Научные положения, выносимые на защиту

1. Архитектура программного обеспечения САПР векторной оптимизации параметров РЭС.

2. Модификации генетических алгоритмов, направленные на использование в составе системы оптимального проектирования РЭС.

■ 3. Стратегия поиска оптимальных проектных решений.

4. Общесистемное программное обеспечение системы векторной оптимизации параметров РЭС.

Достоверность результатов подтверждена инженерной практикой решения проектных задач и сравнением результатов оптимального проектирования РЭС, полученных с помощью разработанной САПР с результатами проектирования средствами других схемотехнических систем.

Практическая ценность работы

Значение для практики результатов диссертационной работы заключаются в следующем.

1. Архитектура программного обеспечения OptScheme поддерживает ее развитие, и обеспечивает работу со средствами САПР широкому кругу пользователей с различным уровнем квалификации.

2. Применение системы ОрСЗсЬете на этапах научно-исследовательских работ позволяет сократить сроки разработки и повысить качество проектируемых устройств за счет целенаправленного поиска оптимальных проектных решений.

3. Применение разработанной системы Ор1ЭсЬетс в учебном процессе обеспечивает поддержку дисциплин учебного плана подготовки магистров по направлению «Информатика и вычислительная техника» и инженеров по специальности «Системы автоматизации проектирования».

4. Разработанная инвариантная подсистема векторной оптимизации допускает ее использование в составе других САПР.

Реализация результатов работы

Теоретические и практические результаты использовались в научно-исследовательских и учебно-методических работах по планам госбюджетпой НИР по теме «Анализ и синтез моделей и методов адаптивного автоматизированного управления производством» (шифр САПР-43 тем. плана СПбГЭ-ТУ 2006 г.), по хоздоговору «Разработка клиент-серверной версии базы данных каналов 114 и ВЧ-связи для передачи цифровых данных» (договор № 6639/САПР-69 с ООО «МИНИТЕХ», 2006 г.), по хоздоговору «Исследование топологической трассировки печатных плат» (договор №6566/САПР-66 с ОАО «Авангард», 2005 г.), по хоздоговору «Разработка базы данных каналов НЧ и ВЧ-связи для передачи цифровых данных» (договор № 19.14/САПР-05/6569/САПР-68 с ООО «МИНИТЕХ», 2005 г.)

Теоретические и практические результаты используются при подготовке инженеров по специальностям 230104 «Системы автоматизации проектирования» и магистров по направлению «Информатика и вычислительная техника» (специализация 230100.68-16 «Информационное и программное обеспечения САПР»), Применение разработанной системы в учебном процессе обеспечивает поддержку дисциплин «Оптимальное проектирование» и «Информационные технологии в проектировании и производстве» учебного плана подготовки магистров по направлению «Информатика и вычислительная техника» (специализация 230100.68-16 «Информационное и программное обеспечения САПР»), дисциплин «Методы оптимизации» и «Теория принятия решений» учебного плана подготовки инженеров по специальности 230104 «Системы автоматизации проектирования». Разработанная система Ор13сЬсшс внедрена в учебную практику в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) на кафедре «Системы автоматизированного проектирования»; инженерную практику в научно-производственной фирме «Модем» (г. Санкт-Петербург) и ООО «МИНИТЕХ» (г. Санкт-Петербург), что подтверждено соответствующими актами о внедрении.

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и были одобрены на следующих конференциях:

□ Международная научно-техническая конференция по мягким вычислениям и измерениям БСМ-2003, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) (г. Санкт-Петербург, 25-27 июня 2003 г.).

□ Международная научно-техническая конференция «Современные технологии обучения 2005», Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) (г. Санкт-Петербург, 20 апреля 2005 г.).

□ Международная научно-техническая конференция «Автоматизированная подготовка машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования», Вологодский государственный технический университет (г. Вологда, 6-8 декабря 2005 г.).

□ 4-я всероссийская научно-техническая конференция «Вузовская наука — региону», Вологодский государственный технический университет (г. Вологда, 21 февраля 2006 г.).

□ 58-я и 59-я научно-технические конференции профессорско-преподавательского состава Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина).

Работа поддержана грантом Санкт-Петербургского конкурса для студентов, аспирантов и молодых специалистов 2002 г., организованного Администрацией Санкт-Петербурга, Министерством образования Российской Федерации и Санкт-Петербургским научным центром Российской Академии наук в рамках федеральной целевой программы «Интеграция науки и высшего образования России на 2002-2006 годы».

Публикации

По теме диссертации опубликовано 7 научных работ, из них - 2 статьи, 4 работы в материалах международных и всероссийской научно-технических конференций, 1 свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, зарегистрированной в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, включающего 163 наименования и приложения. Основная часть работы изложена на 145 страницах машинописного текста.

2. КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введение обосновывается актуальность темы диссертационной работы, приводятся основные научные и практические результаты работы. Кратко описано содержание глав диссертации.

Первая глава диссертационной работы рассматривает вопросы, посвященные разработке архитектуры программного обеспечения системы векторной оптимизации параметров радиоэлектронных схем Ор15сЬеше. Анализ возможностей современных САПР и учет потребностей радиоэлектронной промышленности позволяет сформулировать ряд общесистемных и специфических требований, предъявляемых к системам оптимального схемотехнического проектирования:

- система должна быть открыта для включения в нее внешних программных модулей, предназначенных для решения новых проектных задач;

- система должна проводить оптимизацию параметров РЭС, с учетом множественности требований, предъявляемых к проектируемому устройству;

- в основу информационного обеспечения САПР должна быть положена единая база данных, обеспечивающая информационную поддержку процесса проектирования на всех этапах разработки;

- система должна предоставлять пользователю развитые инструментальные диалоговые средства для ввода в базу данных описания новых моделей и коррекции ранее введенного описания;

- внутренние структуры данных должны быть инвариантны относительно элементной базы проектирования, что исключает необходимость внесения модификаций в программное обеспечение при введении в систему новых схемных компонентов;

- лингвистическое обеспечение должно предоставлять инженеру-проектировщику диалоговые средства редактирования модели принятия решений, задания маршрута оптимального проектирования и управления процессом решения оптимизационных задач;

- проектирующие подсистемы должны использовать дружественный пользовательский интерфейс с графической визуализацией результатов расчетов, адаптирующийся к различному уровню подготовки инженера-схемотехника.

В соответствии с системным подходом в реферируемой главе произведена декомпозиция процесса схемотехнического проектирования на отдельные проектные процедуры, выявлены взаимосвязи проектных процедур и определены основные маршруты проектирования. Представленный анализ и современные требования к процессу разработки программного обеспечения определяет выбор из различных вариантов архитектур в пользу представлен-

ного в диссертации архитектурного решения САПР. Предложено разбиение системы OptScheme на следующие основные компоненты:

1. Подсистема оптимизации, состоящая из отдельных библиотек алгоритмов скалярной и векторной оптимизации с открытым программным интерфейсом, что обеспечивает адаптацию разработанных алгоритмов к новым предметным областям.

2. Подсистема диалога, ориентированная на пользователей различной квалификации, позволяющая формировать формализованное описание принципиальной схемы, задание на проектирование и оптимизацию.

3. Подсистема моделирования, содержащая блок анализа статического режима и блок анализа частотных характеристик.

4. Подсистема информационного обеспечения, включающая системы управления баз данных моделей компонентов и сеанса проектирования.

5. Управляющая подсистема, представляющая собой ядро САПР и обеспечивающая функционирование всех программных модулей, координирующая информационные потоки и потоки управления.

В работе представлена подсистема диалога, ориентированная на использовании векторных алгоритмов оптимизации с возможностью сравнения альтернативных пеулучшаемых решений. Для адаптации к различному уровню квалификации пользователей, введены средства переключения диалогового взаимодействия в режим Wizard и в режим с ведущей ролью проектировщика, при этом для режима Wizard осуществлено обоснованное автоматическое заполнение необходимых параметров.

Внутренняя структура данных используется непосредственно подсистемами моделирования и оптимизации и в значительной мере определяет быстродействие системы. При разработке внутренней структуры данных принято во внимапие, что задачи, решаемые в процессе проектирования РЭС, являются задачами большой размерности. Описания схем представляют собой, как правило, совокупность описаний подсхем, которые в свою очередь содержат другие подсхемы. Таким образом, внутренняя структура данных поддерживает иерархическое представление объекта проектирования.

Разработанная архитектура программного обеспечения OptScheme, модель диалога и адекватные ей лингвистические и информационные средства позволяют инженеру-схемотехнику замкнуть задачу принятия проектных решений в условии неопределенности, обусловленной многокритери-альмостью, архитектура OptScheme отвечает общесистемным принципам построения САПР, таким как системное единство, совместимость и стандартизация.

Вторая глава рассматривает построение проблемно-инвариантной подсистемы оптимизации.

В главе представлены модификации алгоритмов оптимизации, предложена стратегия поиска оптимальных проектных решений, введен базовый набор критериев оптимальности, позволяющий задать функцию оптимальности статичсского режима и частотных характеристик.

Задача векторной оптимизации электронных схем в общем случае может быть сформулирована как задача вида

еш-^ех»

Хе£>_

е,(ЛГ) = 0, / = 1,т

О : Яу (Л') а О, У=т + \,т + г а[ <х/ <6/, 1 = 1,п,

где = - векторная функция цели,

X = \х[,х2,...,х„] - п-мерный вектор варьируемых параметров, С[(Х) — О, I = 1 ,т - функциональные ограничения-равенства, //у (А') >0, у = т +1 ,т + г — фушециональные ограничения-неравенства, а/ и — компоненты векторов А и В, представляющих собой нижние и верхние границы вариации вектораХ Методы решения данного класса задач векторной оптимизации принято разделять по способу вовлечения проектировщика в процесс поиска оптимального решения на две группы. Первая группа методов основана на выявлении предпочтений инженера-схемотехника и построении единственного критерия качества решения в виде свертки частных критериев оптимальности. Вторая группа — это методы непосредственного поиска на множестве допустимых решений, основанные на использовании диалоговых процедур. Сравнительный анализ достоинств и недостатков методов этих двух групп диктует необходимость их комплексного использования в подсистеме оптимизации. В реферируемой главе предложены следующие алгоритмы:

— модификация генетического алгоритма скалярной оптимизации для работы со сверткой критериев;

— модификация генетического алгоритма векторной оптимизации для поиска множества Парето;

— диалоговый алгоритм фильтрации эффективного множества для выбора приближенно-оптимального решения.

Разработанный генетический алгоритм скалярной оптимизации отличается от известных генетических алгоритмов следующими особенностями. Начальная популяция формируется с помощью точек ЬРТ - последовательности, что позволяет получить наиболее равномерное исходное покрытие допустимой области. Кроме того, для более равномерного просмотра области допустимых решений в случае значительного разброса значений границ вариации параметров и компонентов варьируемого вектора может быть ис-

пользовано логарифмическое преобразование границ и варьируемого вектора. Работа генетического алгоритма разбита на два этапа, реализующие сканирование допустимой области и уточнение экстремума.

На этапе сканирования используются варианты генетических операторов, наиболее эффективно исследующие допустимую область:

1 2

— аутбридинг - отбор родителей А , X на основе дальнего «родства» (расстояния между ними), в комбинации с турнирным отбором;

— В1Х-кроссовер, при котором «'-я координата особи потомка выбирается случайным образом из отрезка [А'/пт-Д^/"3" + Д], где Д — параметр операции кроссовера, Х™" = тт{х},х1}, X/"351 = тах{Х},Х?};

— отбор с вытеснением, при котором в новую популяцию не включают особь, если ее генотип уже есть в популяции.

На этапе уточнения экстремума упор делается на модификации, ускоряющие сходимость алгоритма:

— турнирный отбор родителей либо рулеточный отбор с секторами рулетки пропорциональными приспособленности особей;

— плоский кроссовер, при котором 1-я координата особи потомка выбирается случайным образом из отрезка [Л"/пш;Л'/пах], либо арифметический кроссовер, при котором ¿-я координата особи потомка также попадает в указанный отрезок;

— стратегия элитаризма, при которой в новую популяцию переходят только особи с наибольшей приспособленностью;

— одной из эффективных модификаций на этом этапе является градиентное обучение лидера, при котором для лучшей особи популяции (лидера) выполняют одну итерацию метода первого порядка, увеличивая, таким образом, ее приспособленность.

Предложенная модификация генетического алгоритма скалярной оптимизации сочетает в себе достоинства методов нулевого и первого порядка, что в ряде случаев снимает с проектировщика необходимость выбора метода оптимизации. В тоже время при задании достаточно удачного начального приближения применение генетического алгоритма для его уточнения может потребовать слишком большого числа вычислений целевой функции, что приведет к необоснованному увеличению времени ожидания в сеансе проектирования. Кроме того, общеизвестным фактом является отсутствие универсального метода при параметрической оптимизации электронных схем даже одного класса. Поэтому в библиотеку методов скалярной оптимизации необходимо включать различные по природе методы. Кроме названного генетического алгоритма в библиотеку входит метод сопряженных направлений, используемый для градиентного обучения лидера. Прямые ограничения на

вектор варьируемых параметров в методе сопряженных направлений учитываются методом проекции градиента. В библиотеку также входят методы нулевого порядка: модифицированный метод Пауэлла и метод комплексов Бокса.

Разработанный алгоритм векторный оптимизации использует идеи работ ряда авторов по применению генетических алгоритмов для поиска множества эффективных точек. Главная модификация данных алгоритмов заключается в операторе естественного отбора. Смысл его таков, в следующее поколение популяции проходят только недоминируемые особи, т.е. те решения, для которых не найти точку из допустимой области, чтобы она была не хуже по всем критериям и хотя бы по одному лучше чем недоминируемая. В случае если недоминируемых особей меньше чем численность популяции, популяцию добирают из доминируемых, причем отдают предпочтение тем, кто доминирует большее количество оставшихся доминируемых. Если число недоминируемых особей больше чем численность популяции, строят равномерное покрытие множества недоминируемых точек, с целью отбрасывания близко расположенных решений. Отличием разработанного алгоритма от существующих реализаций является использование точек LPT — последовательности для более равномерного начального покрытия допустимого множества и возможность введения логарифмического преобразования границ вариации параметров и координат варьируемого вектора.

Для выделения оптимального решения из полученного приближенно-эффективного множества используется модификация диалогового алгоритма фильтрации с назначением критериальных ограничений. Алгоритм фильтрации предполагает многошаговую схему сужения эффективного множества на основе выбора проектировщиком одного варианта из нескольких, специальным образом отобранных решений. Предъявляемые проектировщику решения определяются с помощью алгоритмов дискретизации и покрытия множеств. Количество одновременно предъявляемых для сравнения решений является настроечным параметром алгоритма фильтрации. Имеется возможность назначения критериальных ограничений для реализации управляемого просмотра текущего множества, как до запуска алгоритма фильтрации, так и на любом его шаге. Для обеспечетя информационной поддержки принятия решения, а также для реализации режима Wizard диалогового взаимодействия векторной оптимизации реализованы возможность оценки оптимально-компромиссного решения на основе минимаксного алгоритма и возможность обоснованного автоматического выбора критериальных ограничений на основе разброса значений частных критериев. Диалоговый алгоритм фильтрации интегрирован в систему проектирования, что дает возможность наглядного сравнения альтернативных решений с использованием графиков оптимизируемых характеристик РЭС.

Предложена стратегия поиска оптимальных проектных решений, базирующаяся на многошаговой схеме и использующая характерные особенности реализованных алгоритмов. На первом шаге запускается генетический алгоритм векторной оптимизации для отыскания приближенного множества Парето. На втором шаге осуществляется выбор опорной точки с помощью диалогового алгоритма фильтрации. На третьем шаге назначают коэффициенты свертки, и происходит уточнение решения одним из алгоритмов скалярной оптимизации. Свертывание векторного критерия в скалярный осуществляется с использованием аддитивной функции, как наиболее простой и понятной широкому кругу пользователей с различным уровнем подготовки в области оптимизации и принятия решений. Весовые коэффициенты в свертке рассчитываются с учетом дополнительной информации, полученной па предыдущих этапах, и могут быть переназначены проектировщиком. Опыт применения 1гредложенной стратегии поиска оптимальных проектных рсшеиий подтвердил ее эффективность.

В третьей главе реферируемой работы обсуждаются вопросы разработки проектирующих подсистем, отличающихся алгоритмической надежностью, инвариантностью к произвольным изменениям структуры РЭС и характеру параметров многополюсных компонентов.

В главе приводится обзор методов автоматизации схемотехнического моделирования. Стремление к сочетанию таких свойств математической модели схемы как простота се формирования, возможно меньшая размерность, универсальность, проблемная адаптация нашло отражение в применении метода модифицированных узловых напряжений как алгоритмической основы построения проектирующих подсистем Ор18сЬеше.

Увеличение быстродействия подсистем и размера проектируемых схем достигнуто за счет дальнейшего развития техники обработки разреженных матриц модели. Для хранения анализируемой схемной матрицы используются два массива. Первый массив (массив координат) представляет собой массив целого типа размерностью NxN ^ - число переменных системы уравнений). Второй массив предназначен для хранения собственно ненулевых элементов и представляет собой одномерный массив двойной точности (массив значений). В элементах массива координат записываются либо нули, соответствующие нулям матрицы схемы, либо координаты ненулевых элементов в массиве значений. Выигрыш заключается в том, что нулевые элементы кодируются нулями целого типа, а не двойной точности. Дополнительным преимуществом такой схемы хранения является простота реализации процедуры исключений Гаусса, которая практически ничем не отличается от соответствующих процедур при полной обработке квадратных матриц двойной точности. При возникновении новых ненулевых элементов никаких проблем также не возникает. Значения новых ненулевых элементов дописы-

ваются в конец массива значений, а координаты новых ненулевых элементов фиксируются в массиве координат.

На основании анализа методов расчета нулевого уровня РЭС с точки зрения их эффективности и надежности функционирования предложена схемотехническая интерпретация итерационной процедуры модифицированного алгоритма Ньютона, обеспечивающая контроль и управление сходимостью с помощью средств адаптации к характеру нелинейных зависимостей многополюсных элементов анализируемой схемы. Не ограничивая общности решаемой задачи, рассмотрена конкретизация предлагаемой методики расчета применительно к методу продолжения решения по параметру (алгоритм наращивания источников питания, алгоритм наращивания числа членов тейлоровского разложения нелинейных функций, алгоритм шунтирования нелинейных элементов линейными проводимостями, алгоритм шунтирования узлов схемы лучевыми управляемыми резисторами). Для выбора наиболее адекватного решаемой задаче алгоритма проведены численные эксперименты. Анализ полученных данных позволил выбрать в качестве базового комбинированный алгоритм, сочетающий синхронное наращивание питания и шунтирующих нелинейные ветви резисторов.

Построение блока частотного анализа исходит из того, что обычно основные свойства схемы определяются группой элементов, число которых составляет лишь незначительную долю общего числа схемных компонентов. Этим создаются предпосылки для разделения схемы на постоянную и варьируемую части с тем, чтобы, построив соответствующую модель, на каждой итерации процесса поиска оптимального решения пересчитывать только переменную часть. Поэтому для решения задач оптимизации частотных характеристик РЭС в системе С^БсИстс используется метод локализации переменных. Суть метода заключается в том, что для расширенной матрицы схемы в каждой частотной точке выделяются две части: постоянная, не меняющаяся в процессе оптимизации, и переменная, размерность которой зависит от числа варьируемых параметров. Перед запуском процесса оптимизации постоянная часть сворачивается до размеров переменной. В процессе оптимизации конкретные значения вектора варьируемых параметров добавляются в соответствующие позиции переменной части и осуществляется приведение схемы к эквивалентному трехполюснику с определением координат, формирующих функцию качества. Экономия памяти за счет такого компактного представления определяется размером исходпой матрицы и количеством варьируемых переменных. Вынесение анализа постоянной части математической модели схемы из цикла оптимизации позволяет также повысить быстродействия расчета.

В четвертой главе представлено информационное и лингвистическое обеспечение системы Ор15сЬешс. Информационное обеспечение представле-

но базой данных моделей компонентов (БДМК) и базой данных сеанса проектирования (БДСП). Инвариантной части информационного обеспечения системы OptScheme соответствует инструментальное программное обеспечение, в состав которого входят:

— транслятор с входного языка;

— редактор диалогового типа, позволяющий оперативно изменять параметры схемных компонентов;

— система управления БДМК;

— система управления БДСП, обеспечивающая хранение описания оптимизируемой схемы в течение сеанса проектирования, а также внутрисистемной информации, текущих результатов анализа и оптимизации.

В состав лингвистического обеспечения включено подмножество SPICE-совместимого языка. На входном языке можно задать топологию радиоэлектронной схемы, типы используемых моделей компонентов, значения атрибутов моделей, задание на расчет. Входной язык расширен директивами оптимизации, позволяющими задавать оптимизируемые характеристики, набор критериев качества, варьируемые параметры схемы и пределы их изменений.

Описание модели разделено на две части — структурную и атрибутную. Структурная часть задает внешние выводы модели, внутренние узлы и способ связи подсхем внутри модели. Атрибутная часть определяет значение параметров подсхем. Разнотипный характер моделей требует получения и хранения информации о большом количестве атрибутов, что исключает возможность организации базы данных, не обладающей избыточностью. Для минимизации избыточности целесообразно использовать иерархическую организацию моделей компонентов, при которой набор параметров модели самого высокого уровня сложности включает ссылки на параметры моделей ее подсхем. БДМК реализована с использованием реляционной базы данных, семантическая модель данных приведена к третьей нормальной форме.

Целесообразно выделение двух режимов работы системы управления БДМК - автономного и по запросам управляющей подсистемы. В автономном режиме работы манипулирование данными производится средствами SQL. По запросу управляющей подсистемы из БДМК выбирается информация о моделях, входящих в моделируемую схему и создается БДСП. Для повышения эффективности доступа к параметрам моделей компонентов в процессе моделирования, БДСП реализована в виде файла, проецируемого в память. При формировании математического описания схемы модель компонента из БДСП компилятором подсхем разворачивается от самого нижнего уровня (базовых моделей) исключением внутренних узлов и добавлением матрицы эквивалентного многополюсника в уравнение модели более высокого уровня, до тех пор, пока вся модель не будет сведена к многополюснику и

добавлена в уравнение системы. В работе предлагается следующая группа базовых моделей компонентов, для каждого из которых подсистема моделирования имеет соответствующие подпрограммы обработки: резистор, конденсатор, катушка индуктивности, независимые и управляемые источники, фиктивные элементы, заданные базовой функцией. Набор функциональных характеристик фиктивных элементов включает: параболическую функцию, степенную функцию, кусочно-линейную функцию с параболическим сопряжением отдельных участков, тригонометрические функции, функции типа перемножитель и делитель двух сигналов. На основе предложенной совокупности базовых моделей в системе С^Бскете возможно создание моделей радиоэлектронных компонмгтов любой сложности и конфигурации.

В пятой главе представлены функциональные характеристики системы векторной оптимизации параметров РЭС.

Возможности и эксплуатационные характеристики системы демонстрирует решение типовых проектных задач оптимизации статического режима и частотных характеристик. Приводимые в работе типовые задачи подтверждают правильность заложенных в основу системы принципов и эффективность разработанного программного обеспечения.

Таким образом, система Ор15сЬсте является инструментом для выполнения учебных и проектных работ по исследованию, анализу и проектированию РЭС.

Разработанная система оптимального проектирования:

— позволяет назначать варьируемыми параметры компонентов РЭС, причем модели этих компонентов могут быть заданы пользователем;

— обеспечивает удобное, наглядное задание начальных условий для оптимального проектирования (оптимизируемые характеристики и критерии качества);

— предоставляет проектировщику возможность управления диалоговым процессом оптимального проектирования РЭС, выбора метода оптимизации и стратегии поиска;

— решает задачи: а) векторной оптимизации статического режима нелинейных схем, б) векторной оптимизации частотных характеристик с учетом вариации статического режима, в) совместной векторной оптимизации частотных характеристик и статического режима;

— выводит результаты оптимизации и анализа в удобной для проектировщика форме.

В заключении сформулированы основные научные и практические результаты работы.

3. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Разработана архитектура программного обеспечения системы векторной оптимизации параметров РЭС, отличающаяся от известных наличием инвариантной части, обеспечивающая системе возможность развития и адаптации к новым задачам оптимального проектирования.

2. Разработано оригинальное математическое и программное обеспечение системы оптимизации параметров РЭС, включающее в себя проектирующие подсистемы и проблемно-инвариантные подсистемы для решения задач трех классов: а) совместной оптимизации статического режима и частотных характеристик схем по нескольким критериям оптимальности; б) оптимизации статического режима нелинейных РЭС по нескольким показателям качества; в) оптимизации частотных характеристик РЭС с учетом вариации статического режима.

3. Впервые разработаны модификации генетических алгоритмов с четко выраженной ориентацией на задачи векторной оптимизации параметров РЭС.

4. Предложена оригинальная стратегия поиска оптимальных проектных решений, базирующаяся на многошаговой схеме и использующая особенности различных трупп алгоритмов векторной оптимизации.

5. Разработаны библиотеки скалярной и векторной оптимизации, учитывающие такие специфические особенности задач оптимизации РЭС, как наличие большого числа варьируемых параметров, технологические ограничения на параметры компонентов схемы, многоэкстремальность целевых функций.

6. Разработано общесистемное программное обеспечение, поддерживающее адаптационные свойства САПР, гибкость в организации проектных работ и открытость системы для подключения новых произвольных моделей компонентов.

7. На основании полученных в работе результатов разработана и внедрена в учебную и инженерную практику система векторной оптимизации параметров РЭС Ор15сЬсшс.

Список опубликованных работ по теме диссертации

1. Аль-Русан М.Б.Х. Программа параметрической оптимизации радиоэлектронных схем / М.Б.Х. Аль-Русан, В.А. Павлушин // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ», Сер. «Информатика, управление и компьютерные технологии»,- 2002.- № 1.- С. 7-8.

2. Аль-Русан М.Б.Х. Концепции построения САПР сложных объектов / М.Б.Х. Аль-Русан, Г.Д. Дмитревич, В.А. Павлушин // Материалы меж-дунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям SCM-2003: Сб. докл. конф., г. С.-Петерб., 25-27 июня 2003.-СП6.: Изд-во СПбГЭТУ.-2003. -С.177-178.

3. Дмитревич Г. Д. Учебная подсистема оптимального проектирования для САПР РЭС / Г.Д. Дмитревич, В.А. Павлушин // Материалы между-нар. конф. современных технологий обучения 2005: Сб. докл. конф.: г. С-Петерб., 20 апр. 2005 г.- Том 2.-СП6.: Изд-во СПбГЭТУ.-2005. - С.108-109.

4. Павлушин В. А. Особенности архитектуры современной САПР оптимального схемотехнического проектирования / В.А. Павлушин // Автоматизированная подготовка машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования: материалы междунар. па-учн.-техн. конф., г. Вологда, 6-8 дек. 2005 г.-Том 2.-Вологда: Изд-во Вологодского государственного технического университета-2005. - С. 141-144.

5. Павлушин В. А. Модификация эволюционных алгоритмов для САПР радиоэлектронных схем / В.А. Павлушин // Вузовская наука - региону: материалы 4-й всеросс. научн.-техн. конф., г. Вологда, 21 февр. 2006 г.Том 1.—Вологда: Изд-во Вологодского государственного технического университета—2006. - С. 267-269.

6. Павлушин В. А. Генетические алгоритмы решения задач оптимизации частотных характеристик радиоэлектронных схем / В.А. Павлушип, Ф.А. Михеев, М.В. Марков // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Сер. «Информатика, управление и компьютерные технологии».— 2006.—№1.- С. 33-38.

7. Программа для ЭВМ Genetic Optimum ver. 1.0 (GenOpt v. 1.0) / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2006612785 / Дмитревич Г.Д., Павлушин В.А., Марков М.В., Михеев Ф.А.- № 2006612215; заявл. 29.06.06; опубл. 04.08.06, Бюл. №3 (56).

Подписано в печать 17.11.2006. Формат бумага 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Тираж 100 экз. Заказ Ха 189/3 Отпечатано в типографии «Альтернативная Полиграфия» 197046, Санкт-Петербург, Александровский парк, д.5

Введение.

Глава 1. Архитектура системы оптимального проектирования радиоэлектронных схем.

1.1. Постановка задачи.

1.2. Обзор средств оптимального схемотехнического проектирования.

1.3. Разработка архитектуры системы оптимизации параметров радиоэлектронных схем.

Выводы.

Глава 2. Математическое обеспечение векторной оптимизации параметров радиоэлектронных схем.

2.1. Постановка задачи.

2.2. Базовый набор функций качества.

2.3. Библиотека алгоритмов скалярной оптимизации.

2.4. Библиотека алгоритмов векторной оптимизации.

2.4.1. Алгоритм поиска множества Парето.

2.4.2. Диалоговый алгоритм фильтрации эффективного множества и определения компромиссного варианта решения.

2.5. Разработка стратегии поиска оптимальных проектных решений.

Выводы.

Глава 3. Специализированное программное обеспечение проектирующих подсистем.

3.1 Постановка задачи.

3.2. Математическое моделирование радиоэлектронных схем.

3.3. Алгоритмические основы анализа нулевого уровня.

3.4. Технология компактной обработки разреженных матриц.

3.5. Алгоритмические основы частотного анализа.

Выводы.

Глава 4. Информационное и лингвистическое обеспечение системы векторной оптимизации параметров радиоэлектронных схем.

4.1. Постановка задачи.

4.2. Структура и организация базы данных моделей компонентов.

4.3. Входной язык системы.

4.4. Организация информационных потоков.

4.5. Пользовательский интерфейс.

4.5.1. Структура диалогового программного обеспечения.

4.5.2. Разработка пользовательского интерфейса подсистемы оптимизации

4.5.3. Диалог в подсистеме оптимального схемотехнического проектирования.

4.5.4 Диалоговые формы скалярной оптимизации.

4.5.5 Диалоговые формы векторной оптимизации.

Выводы.

Глава 5. Реализация системы оптимального проектирования радиоэлектронных схем.

5.1. Функциональные характеристики системы.

5.2. Решение типовых проектных задач.

5.2.1. Синтез устройства защиты интегрального стабилизатора напряжения

5.2.2. Проектирование быстродействующего интегрального усилителя.

5.2.3. Обеспечение устойчивости интегрального усилителя мощности.

Выводы.

Современный уровень развития систем схемотехнического проектирования предъявляет все более серьезные требования к эффективности математического и программного обеспечения автоматизации процесса оптимального проектирования радиоэлектронных схем (РЭС). Однако, несмотря на интенсивные работы в области САПР, недостаточная эффективность схемотехнических систем затрудняет широкое их внедрение в инженерную практику сквозного проектирования РЭС.

В настоящее время широко применяются такие САПР как - OrCAD, Micro-Cap, Microwave Office [72]. Эти системы не имеют развитого диалогового интерфейса, позволяющего проводить сравнение альтернативных недоминируемых проектных решений. Многокритериальность и принципиальная внутренняя противоречивость схемотехнических задач требует неформального участия инженера-схемотехника на всех этапах целостного схемотехнического проектирования, включая этап диалогового доопределения решаемой задачи оптимального проектирования. Указанные системы не позволяют учитывать сложный векторный характер целевой функции, обусловленный множественностью предъявляемых к РЭС требований, неопределенностью условий их функционирования и рядом других факторов.

Недостатком большинства из существующих систем схемотехнического проектирования является медленный переход на использование современных технологий. Программы для моделирования электронных схем разрабатывали, начиная с 70-х годов прошлого столетия. В дальнейшем с ростом доступности и увеличением производительности вычислительной техники САПР переделывали под новые платформы и операционные системы, сохраняя особенности и ограничения старой архитектуры. САПР, разработанные с изначальной ориентацией на использование возможностей и технологий современной операционной системы, более дружественны пользователю и имеют большую производительность.

Все упомянутые системы - зарубежные. Существует ряд работ отечественных авторов, посвященных разработке архитектуры системы оптимального схемотехнического проектирования, вариантам построения диалогового взаимодействия подсистемы оптимизации, модификациям поисковых алгоритмов, учитывающих особенности задач оптимального проектирования электронных схем. Часть этих работ 80-х годов прошлого столетия не удовлетворяют современному уровню развития вычислительной техники, так как ориентированы на устаревшие и неиспользуемые архитектуры и операционные системы, такие как ЕС ЭВМ, DOS. В более поздних работах не задействованы последние разработки в области алгоритмов оптимизации, либо отсутствует возможность совместной оптимизации статического режима и частотных характеристик, что значительно ограничивает область применения таких систем и снижает эффективность поиска оптимального проектного решения.

С учетом вышесказанного, вопросы создания системы векторной оптимизации параметров радиоэлектронных схем представляют значительный практический и теоретический интерес.

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является исследование вопросов разработки программного, математического, информационного и лингвистического обеспечения системы векторной оптимизации параметров РЭС и разработка на базе этого исследования системы оптимального схемотехнического проектирования.

Достижение указанной цели предполагает решение следующих основных задач:

1. исследование и разработка архитектуры системы оптимального схемотехнического проектирования, отвечающей современным требованиям к созданию программного обеспечения и обладающая адаптационными свойствами к новым задачам схемотехнического проектирования;

2. исследование методов и алгоритмов оптимизации и создание на основе этого исследования библиотеки алгоритмов для использования в подсистеме векторной оптимизации;

3. разработка стратегии поиска оптимальных проектных решений, ориентированной на использование разработанной библиотеки алгоритмов;

4. исследование и разработка диалогового интерфейса подсистемы векторной оптимизации, позволяющего эффективно применять реализованные методы;

5. разработка анализирующего блока, позволяющего решать задачи совместной оптимизации статического режима и частотных характеристик РЭС;

6. разработка информационного обеспечения системы, инвариантного к элементной базе и позволяющего создание и использование радиоэлектронных компонентов любой сложности;

7. практическое применение полученных результатов для решения задач оптимального схемотехнического проектирования.

Основные методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы математического моделирования, методы системного программирования, теория построения САПР, численные методы оптимизации, методы организации баз данных, теория графов, теория электрических цепей.

Новые научные результаты

1. Разработана архитектура программного обеспечения системы векторной оптимизации параметров РЭС, отличающаяся от известных наличием инвариантной части, обеспечивающая системе возможность развития и адаптации к новым задачам оптимального проектирования.

2. Разработано оригинальное математическое и программное обеспечение системы оптимизации параметров РЭС, включающее в себя проектирующие подсистемы и проблемно-инвариантные подсистемы для решения задач трех классов: а) совместной оптимизации статического режима и частотных характеристик схем по нескольким (в общем случае противоречивым) критериям оптимальности; б) оптимизации статического режима нелинейных РЭС по нескольким показателям качества; в) оптимизации частотных характеристик РЭС с учетом вариации статического режима.

3. Впервые разработаны модификации генетических алгоритмов с четко выраженной ориентацией на задачи векторной оптимизации параметров РЭС.

4. Предложена оригинальная стратегия поиска оптимальных проектных решений, базирующаяся на многошаговой схеме и использующая особенности различных групп алгоритмов векторной оптимизации.

На основании полученных результатов разработана система векторной оптимизации параметров РЭС OptScheme, ориентированная на использование в семействе операционных систем Windows.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, включающего 163 наименования и приложения. Основная часть работы изложена на 145 страницах машинописного текста.

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем.

1. Разработана архитектура программного обеспечения системы векторной оптимизации параметров РЭС, отличающаяся от известных наличием инвариантной части, обеспечивающая системе возможность развития и адаптации к новым задачам оптимального проектирования.

2. Разработано оригинальное математическое и программное обеспечение системы оптимизации параметров РЭС, включающее в себя проектирующие подсистемы и проблемно-инвариантные подсистемы для решения задач трех классов: а) совместной оптимизации статического режима и частотных характеристик схем по нескольким критериям оптимальности; б) оптимизации статического режима нелинейных РЭС по нескольким показателям качества; в) оптимизации частотных характеристик РЭС с учетом вариации статического режима.

3. Впервые разработаны модификации генетических алгоритмов с четко выраженной ориентацией на задачи векторной оптимизации параметров РЭС.

4. Предложена оригинальная стратегия поиска оптимальных проектных решений, базирующаяся на многошаговой схеме и использующая особенности различных групп алгоритмов векторной оптимизации.

5. Разработаны библиотеки скалярной и векторной оптимизации, учитывающие такие специфические особенности задач оптимизации РЭС, как наличие большого числа варьируемых параметров, технологические ограничения на параметры компонентов схемы, многоэкстремальность целевых функций.

6. Разработано общесистемное программное обеспечение, поддерживающее адаптационные свойства САПР, гибкость в организации проектных работ и открытость системы для подключения новых произвольных моделей компонентов.

7. На основании полученных в работе результатов разработана и внедрена в учебную и инженерную практику система векторной оптимизации параметров РЭС С^сИете.

По теме диссертации опубликовано 7 научных работ, из них - 2 статьи, 4 работы в материалах международных и всероссийской научно-технических конференций, 1 свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, зарегистрированной в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

Теоретические и практические результаты работы использовались в научно-исследовательских работах, выполненных на кафедре систем автоматизированного проектирования Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина). Система С^БсЬете внедрена в инженерную практику НПФ «Модем» и учебную практику кафедры систем автоматизированного проектирования Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Авдеев Е.В. Системы автоматизированного проектирования в радиоэлектронике: Справочник / Е.В. Авдеев и др.; Под ред. И.П. Норенкова. М.: Радио и связь, 1986.

2. Алексеев А. Система моделирования CircuitMarker // PC Week/RE, 2000, №6.-С.28.

3. Алиев A.C. Интеллектуальные САПР технологических процессов в радиоэлектронике / A.C. Алиев, JI.C. Восков, В.Н. Ильин и др.; Под ред. В.Н. Ильина. М.: Радио и связь, 1991.

4. Аль-Русан М.Б.Х. Программа параметрической оптимизации радиоэлектронных схем / М.Б.Х. Аль-Русан, В.А. Павлушин // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ», Сер. «Информатика, управление и компьютерные технологии».- 2002 №1.- С. 7-8.

5. Анисимов В.И. Автоматизация расчета частотных характеристик электронных цепей: Учеб. пособие / В.И. Анисимов, Г.Д. Дмитревич, М.В. Капитонов и др. Л.: ЛЭТИ, 1981.

6. Анисимов В.И. Автоматизация расчета электронных схем на инженерных ЭВМ: Учеб. пособие / В.И. Анисимов, Г.Д. Дмитревич, С.Н. Ежов и др.-Л.: ЛЭТИ, 1980.

7. Анисимов В.И. Автоматизация решения проектных задач схемотехнического проектирования: Учеб. пособие / В.И. Анисимов, П.Д. Батаков-ский, Г.Д. Дмитревич и др.; Под ред. В.И. Анисимова. Л.: ЛЭТИ, 1984.

8. Анисимов В.И. Диалоговые системы схемотехнического проектирования / В.И. Анисимов, Г.Д. Дмитревич, К.Б. Скобельцын и др.; Под ред. В.И. Анисимова. М.: Радио и вязь, 1988.

9. Анисимов В.И. Система диалогового схемотехнического проектирования на мини-ЭВМ: Учеб. пособие / В.И. Анисимов, Г.Д. Дмитриевич,

10. A.И. Ларистов и др.; Том. ин-т автоматизир. систем управления и радиоэлектроники. Томск: Изд-во Том. ун-та, 1986.

11. Анисимов В.И.Виртуальная вычислительная машина для автоматизированного проектирования: (Опыт разраб. и развитие) / В.И. Анисимов, Г.Д. Дмитревич, В.В.Мазур. Л.: ЛДНТП, 1990.

12. Анисимов В.И.Комплексная учебно-проектная САПР радиоэлектронных схем. Организация проектных работ с использованием САПР: Учеб. пособие по спец. 21.01,22.03,18.09, 22.01, 19.07 / П.П. Азбелев,

13. B.И. Анисимов, А.Б. Исаков и др.; М-во высш. и сред. спец. образования РСФСР. Ленингр. электротехн. ин-т им.В.И.Ульянова(Ленина). Л.: ЛЭТИ, 1990.

14. Анисимов В.И.Процедуры схемотехнического, конструкторского и функционально-логического проектирования в САПР РЭА: Учеб. пособие/ Ленингр. электротехн ин-т им.В.И. Ульянова (Ленина); В.И. Анисимов и др. Л.: ЛЭТИ, 1989.

15. Батищев Д.И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач / Подред. Львовича Я.Е.: Учеб. пособие. Воронеж, 1995.

16. Батищев Д.И. Задачи и методы векторной оптимизации. Изд. ГГУ, Горький, 1979.

17. Батищев Д.И. Методы оптимального проектирования. М.: Радио и Связь, 1984.

18. Батищев Д.И. Оптимизация параметров и хараткеристик электронных схем в пакетном и интерактивном режимах. Автореферат докторской диссертации. Ленинград, 1975.

19. Батищев Д.И. Поисковые методы оптимального проектирования. М.: Сов. радио, 1975.

20. Батищев Д.И., Исаев С.А., Ремер Е.К. Эволюционно-генетический поход к решению задач невыпуклой оптимизации // Межвузовский сборник научных трудов <Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах>. Воронеж: ВГТУ, 1998. - С. 20-28.

21. Бахов В.А., Ильин В.Н., Фролкин В.Т. Алгоритм расчета нелинейных схем методом подсхем с использованием итераций по Ньютону. "Изв. Вузов Радиоэлектроника", 1974, №6, с.5-15

22. Белов Б.И., Норенков И.П. Расчет электронных схем на ЭЦВМ. М., "Машиностроение", 1971.

23. Бондаренко В.М. Методы и алгоритмы анализа статических и динамических режимов нелинейных цепей. Киев, Институт электродинамики АН УССР. Препринт-68, 1974.

24. Боровцов Е.Г. Исследование и разработка диалоговой подсистемы векторной оптимизации радиоэлектронных схем:Дисс. . канд.техн.наук.-Л.1987.

25. Вагнер Г. Основы операций: В 3 т: Пер. с англ. М.: Мир, 1973.

26. Васильев Ф.П. Методы оптимизации. М.: Факториал Пресс, 2002.

27. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1980.

28. Вилкас Э.Й., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. М.: Радио и связь, 1981.

29. Вирт Н. Алгоритмы + структуры данных = программы / Пер. с англ.-М.:Мир, 1985.

30. Волкович B.JL, Войналович В.М. Человеко-машинная процедура поиска решения в задачах многокритериальной оптимизации // УСиМ.-1979.-№5.-с.24-29.

31. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Методы оптимизации. 1981.

32. Гамма Э. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. Э. Гамма, Р. Хелм, Р. Джонсон, Д. Влиссидес Изд-во: "ДМК", "Питер", 2001.

33. Гарипов В.Р. Многокритериальная оптимизация систем управления сложными объектами методами эволюционного поиска: Автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.т.н.: Спец. 05.13.01; Сиб. аэрокосм. акад.. -Красноярск, 1999.

34. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. М.: Высшая школа, 2003.

35. Гафт М.Г. Принятие решений при многих критериях. М.: Знание, 1979.

36. Геминтер В.И., Штильман М.С. Оптимизация в задачах проектирования. М.: Знание, 1982.

37. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985.

38. Гридин В.Н. Теоретические основы построения базовых адаптируемыхкомпонентов САПР МЭА / Под ред. Г.Г. Рябова. М.: Наука, 1989.

39. Гридин В.Н. Теоретические и прикладные вопросы разработки, внедрения и эксплуатации систем автоматизированного проектирования радиоэлектронной аппаратуры : Тез. докл. Всесоюз. совещ.-семинара, 3-8 сент. 1984 г.

40. Гридин В.Н. Теория и методы построения базовых адаптируемых компонент комплексной САПР микроэлектронной аппаратуры : Автореф. дис. на соиск. учен. степ. д. т. н. JL, 1984.

41. Дайер Дж. Многоцелевое программирование с использованием человеко машинных процедур//Вопросы анализа и процедуры принятия решений/СПб. Перевод под ред. И.Ф. Шахнова. - М.: Мир, 1976.

42. Дейт К. Введение в системы баз данных. Пер. с Анг.- М.: Наука, 1980.

43. Джоффрион А., Дайер Дж.,Файнберг А. Решение задачи оптимизации при многих критериях на основе человеко машинных проце-дур^Вопросы анализа и процедуры принятия решений/Сб. перевод под ред. И.Ф. Шахнова. - М.: мир, 1976.

44. Дмитревич Г. Д. Диалоговая САПР радиоэлектронных схем: опыт разработки и внедрения. JL: ЛДНТП, 1987.

45. Дмитревич Г. Д. Диалоговые системы автоматизации схемотехнического проектирования, математическое и программное обеспечения: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. д. т. н. / Ленингр. электротехн. ин-т им. В.И. Ульянова (Ленина). Л., 1989.

46. Дмитревич Г. Д. Учебная подсистема оптимального проектирования для САПР РЭС / Г.Д. Дмитревич, В.А. Павлушин // Материалы междунар. конф. современных технологий обучения 2005: Сб. докл. конф.: г. С

47. Петерб., 20 апр. 2005 г.-Том 2.-СП6.: Изд-во СП6ГЭТУ.-2005. С. 108109.

48. Дмитришин Р.В. Оптимизация электронных схем на ЭВМ. Киев: Техника, 1980.

49. Дубов Ю. А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем М.: - Наука, 1986.

50. Евтушенко Ю.Г. Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации. М.: Наука, 1982.

51. Евтушенко Ю.Г. Методы решения эктсремальных задач и их применение в системах отпимизации.-М.: Наука, 1982.

52. Емельянов C.B., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. М.: Знание, 1985.

53. Жук К.Д. Построение современных систем автоматизированного проектирования / К.Д. Жук, A.A. Тимченко, A.A. Родионов и др.- Киев: Нау-кова думка, 1983.

54. Жуковин В.Е. Многокритериальные методы принятия решений с неопределенностью. Тбилиси: Мецниереба, 1983.

55. Зангвилл У. Нелинейное программирование. Единый подход. М.: Сов. радио, 1973.

56. Ильин В. Н.Основы автоматизации схемотехнического проектирования РЭА: Учеб. пособие / Моск. авиац. ин-т им. Серго Орджоникидзе. М. :1. Изд-во МАИ, 1988.

57. Ильин В. Н.Применение искусственного интеллекта в САПР РЭС: Учеб. пособие / Моск. авиац. ин-т им. Серго Орджоникидзе. М.: Изд-во МАИ, 1990.

58. Ильин В. Н.Разработка и применение программ автоматизации схемотехнического проектирования. М.: Радио и связь, 1984.

59. Ильин В.Н. Автоматизированный расчет оптимальных параметров схем: Учеб. пособие / В.Н.Ильин, ВЛ. Коган, Н.Ю. Камнева, Г.И. Мозговой. -М.: МИФИ, 1981.

60. Ильин В.Н. Машинное проектирование электронных схем.М., "Энергия", 1972.

61. Ильин В.Н., Бахов В.А., Способы повышения эффективности расчетов схем методов узловых потенциалов. "Изд. Вузов Радиоэлектроника", 1973, №6, с.75-80.

62. Ильин В.Н., Коган B.JI. Расчет электронных схем методом формирования уравнений многополюсников на основе алгоритма Гаусса. М., МДНТП, 1975. С. 123-175.

63. Ильин В.Н.Методы расчета статистического режима нелинейных электронных схем. "Изв. вузов Радиоэлектроника", 1976, №6, с. 127-129.

64. Исаев С.А. Разработка и исследование генетических алгоритмов для принятия решений на основе многокритериальных нелинейных моделей: Автореферат на соискание ученой степени канд. техн. наук. -Н.Новгород, 2000.

65. Исаков А.Б. Разработка и исследование высококачественных интегральных стабилизаторов напряжения: Автореф. Дис.канд.техн.наук.-Jl.,1986.-1 бс.-В надзаг: Ленингр.электротехн.ин-т им. В.И. Ульянова (Ленина).

66. Каншин М., Лопаненко. И. Обзор программных средств проектирования EDA // EDA-Express, 2000, №1.-с.2-17.

67. Карлащук В.И. Электронная лаборатория на IBM PC. Программа Electronics Workbench и ее применениею.-М.:"Солон", 1999.

68. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Наука, 1986.

69. Кини Р. Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ. Радио и связь, 1981.

70. Колмогоров А.П., Фомин C.B. элементы теории функций и функционального анализа. М., 1972.

71. Корн Г., Корн.Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров.-М.:Наука, 1984.

72. Кравченко Ю.А. Перспективы развития гибридных интеллектуальных систем // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2002. - № 3. - С. 34-38.

73. Краснощеков П.С. Математические модели в использовании операций. -М.: Знание, 1984.

74. Кудрявцев В.И. Векторная оптимизация структуры и параметров радиоэлектронных устройств электропитания судовой радиоаппаратуры: Ав-тореф.дис. . канд.техн.наук.-Л., 1986.-17с.-В над-заг.:Ленингр.электротехн.инт-т связи им. Проф. М.А.Бонч-Бруевича.

75. Кудрявцев Е.М. Исследование операций в задачах, алгоритмах, про-граммах.-М.:Радио и связь, 1984.

76. Курейчик В.В. Перспективные архитектуры генетического поиска // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2000. - № 1. - С. 58-60.

77. Курейчик В.М., Зинченко Л.А., Хабарова И.В. Алгоритмы эволюционного моделирования с динамическими параметрами // Информационные технологии. 2001. - № 6. - С. 10-15.

78. Курейчик В.М., Зинченко Л.А., Хабарова И.В. Исследование динамических операторов в эволюционном моделировании // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2001. - № 3. -С. 65-70.

79. Кутузов О.И. Средства связи в АСУ : Учеб. пособие. Л.: ЛЭТИ, 1981.

80. Кутузов О.И. Ускоренное статистическое моделирование сетей обмена информацией: Учеб. пособие / О.И. Кутузов, Ю.А. Головин; М-во общ. и проф. образования РФ, С.-Петерб. гос. электротехн. ун-т. СПб. : ТЭТУ, 1997.

81. Ларичев О.И. Объективные модели субъективные решения. М.: Наука, 1987.

82. Макаров И.М. И др. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1982.

83. Максимович Н.Г. Методы топологического анализа электрических цепей. Львов. Изд. Львовского университета. 1970.

84. Михалевич B.C., Волкович В.Л. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982.

85. Михневич П. С. Схемотехническое проектирование высокоизбирательных микрополосковых фильтров на основе несоразмерных СВЧ цепей: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к. т. н. / Моск. ин-т связи. M., 1991.

86. Моисеенко С. SQL. Задачи и решения Изд-во: Питер, 2006.

87. Нейман Дж. Фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение: Пер. с англ. М.: Наука, 1970.

88. Немировский А.С., Юдин Д.Б. Сложность задач и эффективность методов оптимизации. М.: Наука, 1979.

89. Норенков И.П. Введение в автоматизироанное проектирование технических устройств и систем.-М.: Высшая школа, 1986.

90. Норенков И.П., Мулярчик С.Г., Иванов С.Р. Экстремальные задачи при схемотехническом проектировании в электронике. Минск, Изд-во БГУ, 1976.

91. Норенков И.П.Основы автоматизированного проектирования: Учеб. длястудентов вузов, обучающихся по направлению подгот. дипломир. специалистов "Информатика и вычисл. техника" / И.П. Норенков. 2-е изд., перераб. и доп. - М. : МГТУ,2002.

92. Норенков И.П.Основы теории и проектирования САПР: Учеб. для втузов по спец. "Вычисл. машины, комплексы, системы и сети". М.: Высш. школа, 1990.

93. Носов Ю.Р., Петросянц К.О., Шилин В.А. Математические модели элементов интегральной электроники, М., "Советское радио", 1976.

94. Оутей М., Конте. П. Эффективная работа: SQL Server 2000 Изд-во: Питер, 2002.

95. Паклин Н.Б. Адаптивные модели нечеткого вывода для идентификации нелинейных зависимостей в сложных системах: Дис: к-та техн. наук. -Ижевск, 2004.

96. Паянский-Гвоздев В.М. Организация программного обеспечения диалоговой системы оптимального проектирования электронных схем на ЕС ЭВМ: Дисс. канд.техн.наук.-Л.,1983.

97. Петраков О. Pspice-модели для программ моделирования // "Радио", 2000, №5ю-С.28-30.

98. Петренко А.И. Системы автоматизации проектирования РЭА и СБИС / САПР РЭА-91: (Тез. докл. шк.-семинара, 19-21 марта 1991 г.) / Науч. ред. д. т. н. А.И. Петренко. Киев: РДЭНТП, 1991.

99. Петренко А.И. Автоматизация конструирования больших интегральных микросхем : Учеб. пособие для радиоэлектрон, спец. вузов / А.И. Петренко, П.П. Сыпчук, А.Я. Тетельбаум и др. Киев : Вища школа, 1983.

100. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М. : Радио и Связь, 1982.

101. Полак Э. Численные методы оптимизации. М., "Мир", 1974.

102. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 1983.

103. Потапов Ю. Новые возможности Protel 99 SE // PC Week/RE, 2000, №3.-c.16.

104. Потапов Ю.В. Microwave Office 2001 // EDA-Express, 2001, №3.-c.35-39.

105. Пшеничный Б.Н., Данилин Ю.М. Численные методы в экстремальных задачах. М.: Наука, 1975.

106. Разевиг В. CircuitMarker 2000 виртуальная электронная лаборатория // EDA-Express, 2001, №3.-с.7-9.

107. Разевиг В.Д. Моделирование аналоговых электронных устройств наперсональных ЭВМ.- М.:Изд-во МЭИ, 1993.

108. Разевиг В.Д. Применение программ P-CAD и Pspice для схемотехнического моделированяи на ПЭВМ: в 4 выпусках. М.: Высш. Школа, 1989.

109. Разевиг В.Д. Система сквозного проектирования электронных устройств Design Lab 8.0.-М.:"Солон", 1999.

110. Разевиг В.Д. Система схемотехнического моделирования Micro-Cap 6.-М.: "Горячая линия-Телеком", 2001.

111. Разевиг В.Д. Универсальная программа проектирования электронных устройств APLAC // PC Week/RE 1997, №26.- С.45-46.

112. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике. Т. 1,2. М.: Мир, 1986.

113. Рихтер Д. Windows для профессионалов Создание эффективных Win32-приложений с учетом специфики 64-разрядной версии Windows Изд-во: "Питер", 2001.

114. Роббинс Д. Отладка приложений Изд-во: "BHV", 2001.

115. Розен В.В. Цель оптимальность - решение. Математические модели принятия оптимальных решений. - М.: Радио и Связь, 1982.

116. Рокафеллар Р. Выпуклый анализ: Пер. с англ. М.: Мир, 1973.

117. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев// Вопросы анализа и процедуры принятия решений/Сб. перевод под ред. И.Ф. Шахнова. М.: Мир, 1976.

118. Рябцев Ю.Н. Исследование и разработка диалоговой системы параметрической оптимизации электронных схем на СМ ЭВМ:Дисс. . канд.техн.наук.-Л.1983.

119. Саттер Г. Решение сложных задач на С++Серия. С++In-Depth Изд-во: "Вильяме", 2002.

120. Сигорский В.П. Математический аппарат инженера. Киев, "Технжа", 1975.

121. Сигорский В.П. Моделирование электронных компонентов: Сб. ст. / Под ред. д. т. н. проф. В.П. Сигорского. Киев: Киев, политехи, ин-т, 1986.

122. Сигорский В.П. Проблемная адаптация систем автоматизированного проектирования /Подгот. д. т. н. В.П. Сигорский и к. т. н. O.A. Витязь; РДЭНТП. Киев: О-во "Знание" УССР : РДЭНТП, 1986.

123. Сигорский В.П., Петренко А.И. Алгоритмы анализа электронных схем. М., "Советское радио", 1976.

124. Сигорский В.П., Петренко А.И. Основы теории электронных схем.-К.: Вища школа, 1971.

125. Смирнов С. И. Исследование и разработка многопультовой диалоговой подсистемы оптимального проектирования электронных схем на ЕС ЭВМ: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук : (05.13.12). -Л, 1984.

126. Соболь И.М. Равномерно распределенные последовательности с дополнительным свойством равномерности //ЖВМиМФ.-1976.-т.16.-№5.1. С.1332-1337.

127. Соболь И.М. Точки, равномерно заполняющие многомерный куб.-М.:3нание, 1985.-32с.- Новое в жизни, науке, технике. Сер. "Математика, кибернентика"; № 2.

128. Соболь И.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. М. : Наука, 1981.

129. Сольницев Р.И. Основы автоматизации проектирования гироскопических систем.-М.:Высшая школа, 1985.

130. Страуструп Б. Язык программирования С++ (специальное издание) Изд-во: "Невский Диалект", 2001.

131. Стронгин Р.Г. Численные методы в многоэкстремальных задачах. М.: Наука, 1978.

132. Таненбаум Э. Стеен М. Распределенные системы. Принципы и парадигмы Изд-во: Питер, 2003.

133. Трухин М.П. Введение в автоматизированное схемотехническое проектирование радиоэлектронных устройств. Свердловск: Изд-во Урал, унта, 1991.

134. Фиакко, Мак-Кормик Г. Нелинейное программирование. Методы последовательной безусловной минимизации. М., "Мир", 1972.

135. Форсайт Дж., Малькольм М., Моулер К. Машинные методы математических вычислений / Пер. с англ.-М.:Мир, 1980.

136. Фролкин В.Т., Ильин В.Н., Коган B.JI. Эффективный метод решения разреженных систем линейных уравнений большого порядка. "Изд. Вузов Радиоэлектроника", 1974, №8, с.15-23.

137. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975.

138. Чехмахсазян Е.А., Бармаков Ю.Н., Гольденберг А.Э. Машинный анализ интегральных схем. М., "Советское радио", 1974.

139. Чуа JI.O., Лиин Пен-Мин. Машинный анализ электронных схем: Алгоритмы и вычислительные методы: Пер. С англ. М.: Энергия, 1980.

140. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. М. : Радио и Связь, 1992.

141. Элджер Д. С++: библиотека программиста Изд-во: "Питер", 2000.

142. Эльстер К.-Х., Рейнгардт Р., Шойбле М., Донат Г. Введение в нелинейное программирование. М.: Наука, 1985.

143. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений. М. : Наука, 1989.

144. Anderson M.D., R.G. March, and J.M. Mulvey. "Solving Multi-Objective Problems via Unstructered and Interactive Dialogue", 1981, Research Report №EES-81-8, Department of Civil Engineering, Princeton University, Princeton, New Jersey.

145. Egorov I.N., Kretinin G.V., Leshchenko I.A. and KuptzovS.V. "Multi-Objective approach for Robust Design Optimization Problems", Inverse problems, Design and Optimization Symposium, Rio de Janeiro, March 1719, 2004.

146. Goldberg D. Genetic algorithms in machine learning, optimization, and search. Addison-Wesley, 1988.

147. Gummel H.K. A charge control relation for bipolar transistor.- "Bell. Syst. Tech. J.", 1970, v.49, №1, p. 115.

148. Hannan E. L. "Nondominance in Goal Programming", INFOR, 1978, Vol. 18, №4, p. 300-309.

149. Holland J. Adaptation in natural and artificial systems. University of Michigan press, 1975.

150. Moad M. F. A sequantial method of network analysis. "IEEE Trans. On C.T.", Febr., 1970, v.CT-17, p. 99-104.

151. Morse J.N. "Reducing the Size of the Nondominated Set: Pruning by Clustering", 1980, Computers and Operations Research, Vol. 7, №1-2 p.55-66.

152. Steuer R.E. And E.-U. Choo. "An Interactive Weighted Tchebycheff Procedure for Multiple Objective Programming", 1983, Mathematical Programming, Vol. 26 №1, p. 326-344.