Заключение

В результате проделанных работ была исследована предметная область и разработан макет программного обеспечения, позволяющего эффективно решать задачу получения полиномов преобразования из идеальных элементов в эквивалентные элементы выполненные по монолитной технологии.

Практика использования среды моделирования MWO показала, что возможно эффективное использование внутренних инструментов среды для решения частных задач.

Тестирование показало, что разработанный генетический алгоритм качественно решает поставленные задачи, позволяя добиться хороших результатов. Ошибка при решении задачи преобразования модели не превышает 7-ми процентов для катушки индуктивности и 1-го процента для конденсатора в заданном диапазоне значений параметров элементов и частот. Авторы находят исследования в данной области привлекательными с научной и коммерческой точек зрения.

Список литературы

Бабак Л.И. и др. Отчет по научно-исследовательской работе «Разработка моделей, методов и программных средств для автоматизированного проектирования СВЧ монолитных интегральных схем, выполняемых по отечественной технологии». – Томск: ТУСУР, НПФ «МИКРАН», Исследовательский институт СВЧ и оптической связи (Франция).

Marin Golub, Andrea Budin Posavec Using genetic algorithms for adapting approximation functions. Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of Zagreb, Department of Electronics, Microelectronics, Computer and Intelligent Systems Unska 3, 10000 Zagreb, Croatia

Holland J.H.. Adaptation in Natural and Artificial Systems. The University of Michigan Press.1975

Hererra F. Tackling Real-Coded Genetic Algorithms: Operators and Tools for Behavioural Analysis.1998.

Wright A. Genetic Algorithm for Real Parameter Optimization (Foundations of Genetic Algortihms 1, G.J.E. Rawlin (Ed.)), (Morgan Kaufman, San Mateo) 205-208.

Michalewicz Z. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Spring-Verlag, New-York. 1992