Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка и исследование эволюционных алгоритмов для моделирования схемотехнических решений

Диссертация: Разработка и исследование эволюционных алгоритмов для моделирования схемотехнических решений
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Анализ экспериментальных исследований показал эффективность гибридного эволюционного алгоритма решения СЛАУ и подтвердил теоретическую оценку временной сложности. По сравнению с традиционными алгоритмами, разработанный алгоритм не испытывает проблем с ростом погрешности при увеличении размерности системы. При этом он обладает квадратичной временной сложностью, что также является достоинством… Читать ещё >

Разработка и исследование эволюционных алгоритмов для моделирования схемотехнических решений (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Проблемы, задачи и особенности моделирования схемотехнических решений при проектировании СБИС
    • 1. 1. Анализ особенностей проектирования СБИС
    • 1. 2. Анализ математических моделей электронных схем
    • 1. 3. Задачи и проблемы схемотехнического проектирования
    • 1. 4. Исследование особенностей процедур экстракции паразитных параметров, используемых в современных
  • САПР ЭВТ
    • 1. 5. Постановка задачи решения уравнений математических моделей схемотехнических решений
  • 2. Исследование и разработка элементов математического аппарата для подсистемы схемотехнического проектирования
  • САПР ЭВТ
    • 2. 1. Исследование численных методов решения уравнений математических моделей схемотехнических решений
    • 2. 2. Исследование оценки погрешности решения СЛАУ
    • 2. 3. Разработка методики решения уравнений математических моделей схемотехнических решений
  • 3. Разработка гибридного эволюционного алгоритма решения уравнений математических моделей СБИС
    • 3. 1. Разработка процедуры кодирования решения
    • 3. 2. Разработка целевой функции
    • 3. 3. Разработка модифицированных генетических операторов
    • 3. 4. Разработка гибридного эволюционного алгоритма решения СЛАУ большой размерности (РЕА)
    • 3. 5. Теоретическая оценка сложности гибридного эволюционного алгоритма
  • 4. Экспериментальные исследования
    • 4. 1. Описание структуры подключаемого модуля
    • 4. 2. Описание инструментальной среды конструирования и исследования эволюционных алгоритмов
    • 4. 3. Цели и методы проводимых исследований
    • 4. 4. Экспериментальные исследования разработанного гибридного эволюционного алгоритма

В настоящее время для создания конкурентоспособной высокотехнологичной радиоэлектронной аппаратуры необходимо применение современных систем автоматизации проектирования (САПР), которые являются быстроразвивающимся наукоемким направлением прикладных исследований. Эффективность применения САПР определяется программными средствами, обеспечивающими качество проектирования ЭВТ (электронно-вычислительной техники) и максимально ориентированными на разработчика. Качество проектирования можно охарактеризовать следующими показателями: количеством циклов устранения ошибок, полученных в процессе проектирования, процентом выхода годных изделий, качественными показателями спроектированного изделия. Повышения эффективности проектирования может быть достигнуто с помощью увеличения автоматизации уровней проектирования.

Современные САПР являются:

— комплексными, т. е. в данных системах используется интеграция в рамках единой системы автоматизации проектирования и автоматизации производства;

— многоуровневыми, т. е. процесс проектирования разбивается на иерархические уровни согласно принципам блочно-иерархического проектирования технических объектов;

— многоаспектными т. е. на различных уровнях проектирования используется различные виды обеспечения САПР в соответствии со спецификой уровня.

Данный подход к проектированию позволяет достигнуть наибольшей эффективности автоматизации, но необходимо согласование решений, получаемых в соседних уровнях проектирования^-4].

Согласно принципам блочно-иерархического проектирования объектов выделяются следующие уровни декомпозиции [4]:

— системный уровень, описывающий назначение объекта и его связи, учитывающие воздействия объекта на окружающую искусственную и/или естественную среду;

— структурный уровень — описывается структура объекта;

— функциональный уровень — описываются законы функционирования подсистем объекта, или выполняется решение задачи работоспособности объекта как системы заданной структуры;

— схемотехнический уровень;

— конструкторский уровень;

— компонентный уровень — содержит подробный выбор и описание элементов системы (объекта) [5].

Современный этап развития СБИС (сверхбольшие интегральные схемы, со степенью интеграции выше 104 элементов на кристалле) характеризуется нанометровым уровнем проектирования, использованием элементов с новыми физическими принципами работы и появлением технологий, позволивших создавать на одном кристалле аналогово-цифровые схемы и системы с высокой степенью интеграции. Такие схемы имеют широкую область применения: радиотехнические схемы и системысхемы высокоскоростной беспроводной, цифровой и спутниковой связисистемы позиционированиярадарысхемы управления и дистанционного измерения в промышленностисхемы визуализации и многое другое.

Переход на нанометровый уровень проектирования позволил значительно повысить степень интеграции СБИС. При этом возникла необходимость учета аналоговых явлений при проектировании цифровых устройств, электромагнитных взаимодействий между межсоединениями на кристалле, а также возникающих паразитных КЬС-параметров. Это привело к увеличению общего числа параметров электрических схем, а, следовательно, и необходимости моделирования всей СБИС целиком или больших ее участков на предельно детальном схемотехническом уровне. Вследстви чего произошло увеличении роли схемотехнического проектирования в общем маршруте проектирования СБИС [1−3].

Ниже приведены задачи, решаемые на схемотехническом уровне: структурный синтез — выбор конфигурации схемыпредварительный расчет параметров элементов схемыопределение выходных параметров схемы в зависимости от изменения внутренних и внешних параметров (одновариантный и многовариантный анализ) — определение значений внутренних параметров схемы (параметрический синтез), обеспечивающих наилучшие значения выходных параметров (параметрическая оптимизация) [4,5]. Для увеличения эффективности всего процесса проектирования СБИС на нанометровом уровне, необходимо применение методов, способных повысить эффективность моделирования на схемотехническом уровне, обеспечивающих высокую точность моделирования за приемлемое время. Разработка высокоэффективных методов и алгоритмов автоматизации проектирования ЭВТ на сегодняшний день является одним из самых важных научно-исследовательских направлений развития САПР.

Вследствие увеличения количества параметров схем и соответственно размера системы уравнений математических моделей СБИС, одной из острых проблем становится решение систем уравнений большой размерности.

Традиционные методы решения уравнений математической модели схемотехнических решений не всегда справляются с поставленной задачей, так как не всегда могут обеспечить необходимую погрешность вычислений за приемлемое время. Следовательно, необходима разработка новых методов решения уравнений математических моделей схемотехнических решений, способных увеличить общую производительность САПР ЭВТ. В противном случае произойдет увеличение времени моделирования и анализа математических моделей СБИСрост численности проектных групп разработчиковувеличение числа проектных ошибок вследствие снижения точности моделированияограничение тактовых частот и т. д.

Разработке новых методов решения уравнений математических моделей и увеличению эффективности схемотехнического проектирования в настоящее время посвящено множество как зарубежных, так и отечественных публикаций. Среди отечественных и зарубежных публикаций можно выделить труды Русакова, С.Г., Норенкова, И.П., Анисимова, В.И., Дмитриевича, Г. Д., Петренко, А.И., Сигорского, В.П., Перминова, В.Н., Денисенко, В.В., Kuh, E.S., Sangiovanni-Vincentelli, A.L., Kuehlmann, А., Nelson, V.P., Kundert, K.S. и т. д. Следовательно, задача разработки модифицированных методов решения уравнений математических моделей схемотехнических решений, способных увеличить общую производительность САПР ЭВТ, является АКТУАЛЬНОЙ.

Целью диссертационной работы является разработка модифицированных методов, ориентированных на решение уравнений математических моделей СБИС, и алгоритма решения систем линейных алгебраических уравнений, получаемых на схемотехническом этапе проектирования, увеличивающих эффективность схемотехнического проектирования.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ эффективности существующих методов решения уравнений математических моделей, применяющихся в САПР ЭВТ.

2. Разработать модифицированные методы решения систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) и систем нелинейных уравнений большой размерности, полученных на схемотехническом этапе моделирования СБИС.

3. Разработать методику решения уравнений математических моделей СБИС.

4. Разработать гибридный эволюционный алгоритм решения систем линейных алгебраических уравнений большой размерности, полученных на схемотехническом этапе моделирования СБИС.

5. Разработать инструментальную среду конструирования и исследования эволюционных алгоритмов для подсистемы схемотехнического проектирования ЭВТ и подключаемый модуль для САПР ЭВТ, реализующий разработанные модифицированные методы.

6. Провести экспериментальное исследование разработанного алгоритма для подтверждения теоретических исследований.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модифицированные методы решения систем линейных алгебраических уравнений и систем нелинейных уравнений большой размерности, полученных на схемотехническом этапе моделирования СБИС.

2. Методика решения уравнений математических моделей подсхем СБИС.

3. Гибридный эволюционный алгоритм, ориентированный на решение уравнений математических моделей схемотехнических решений.

4. Инструментальная среда разработки и исследования эволюционных алгоритмов для подсистемы схемотехнического проектирования ЭВТ.

5. Кроссплатформенный подключаемый модуль для решения уравнений математических моделей схемотехнических решений.

Методы исследования в диссертационной работе основаны на использовании элементов теории алгоритмов, вычислительной математики, теории оптимизации, аппарата эволюционных вычислений и теории планирования экспериментов.

Научная новизна работы состоит в:

— разработке модифицированного метода, способного повысить эффективность решения систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) большой размерности, полученных на этапе моделирования схемотехнических решений, за счет улучшения соотношения времени выполнения и погрешности решения (стр. 67);

— разработке модифицированного метода, способного повысить эффективность решения систем нелинейных уравнений большой размерности, полученных на этапе моделирования схемотехнических решений, за счет улучшения соотношения времени выполнения и погрешности решения (стр. 68);

— разработке методики решения уравнений математических моделей подсхем СБИС, повышающей эффективность этапа схемотехнического проектирования (стр. 68 -71);

— разработке гибридного эволюционного алгоритма, ориентированного на решение уравнений математических моделей подсхем СБИС, полученных на этапе моделирования схемотехнических решений (стр. 73−106).

Практическую ценность работы представляют:

— кроссплатформенный подключаемый модуль, основанный на модифицированных методах решения уравнений математических моделей схемотехнических решений. Данный модуль может быть использован в индустриальных САПР ЭВТ (стр. 109−110);

— инструментальная среда разработки и исследования эволюционных алгоритмов (стр. 110−124).

Реализация результатов работы. Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы использованы в госбюджетных работах, проводимых в Южно-Российском государственном университете экономики и сервиса:

— аналитической ведомственной целевой программе «Развитие научного потенциала высшей школы» (2009;2011 годы)" по теме «Разработка и исследование бионических алгоритмов вычислительной математики для подсистемы схемотехнического проектирования РЭА» (код проекта 2.1.2/9625);

— аналитической ведомственной целевой программе «Развитие научного потенциала высшей школы» (2009;2011 годы)" по теме «Разработка и исследование реконфигурируемых гибридных эволюционных аппаратных средств» (код проекта 2.1.2/9981);

— в рамках госзадания Минобрнауки РФ по проекту 8.3383.2011 «Теоретические основы проектирования нового поколения СФ блоков систем связи, телекоммуникаций и технической диагностики на основе радиационно-стойких технологий (8Юе, АБМК13/4 и др.)» (ЮРГУЭС-02.12.ГЗ) (2012;2013 гг.).

Материалы диссертации также использованы в учебном процессе:

— на кафедре «Информационные системы и радиотехника» в ЮжноРоссийском государственном университете экономики и сервиса;

— на кафедре «Информационные технологии» в Волгодонском институте сервиса Южно-Российского государственного университета экономики и сервиса.

Результаты диссертационной работы были использованы:

— в проектно-конструкторской и производственной деятельности ООО «Лайт-09» (р.п. Каменоломни, Октябрьский р-н, Ростовская обл.) при изготовлении, пуско-наладке и эксплуатации элементов системы управления наружным освещением;

— в деятельности Научно-исследовательской лаборатории автоматизации проектирования (НИЛ АП, ООО) при разработке алгоритмов автоматической настройки ПИД-регуляторов для автоматизированных систем управления технологическим процессом.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты работы докладывались, обсуждались и были одобрены на следующих конференциях и конгрессах:

— международные конгрессы по интеллектуальным системам и информационным технологиям «18&-ГГ09», «18&-1Т'10», «18&-1Т'11», «18&-ГГ12».

— международные научно-практические конференции «САЕ)-2009», «СА1)-2010», «САО-2011», «САБ-2012;

— международная научная конференция «Теория операторов. Комплексный анализ и математическое моделирование» (г. Волгодонск, 2429 августа 2009 г.);

— международная научно-практическая интернет-конференция «Информационные технологии в науке и образовании» (декабрь-2009 — март 2010);

— межрегиональные научно-практические конференции молодых ученых и студентов «Научный потенциал молодежи — будущему России» (г.Волгодонск, 23 апреля 2010 г., 29 апреля 2011 года, 20 апреля 2012 года, 19 апреля 2012 года,);

— всероссийские научно-практические конференции «Актуальные проблемы техники и технологии» (г. Шахты, 16.05.2008 г. и 19.05.2011 г.).

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 11 печатных работ, в том числе 4 статьи в изданиях, входящих в «Перечень ведущих научных журналов и изданий, выпускаемых в Российской Федерации», утверждённых ВАК. Получено 8 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ. Материалы вошли в 6 отчетов по НИР.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертационное исследование состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы из 126 источников, содержит 3 приложения. Работа изложена на 188 страницах, содержит 50 рисунков и 17 таблиц.

Выводы к главе:

1. Предложена целевая функция, использующая нормальные псевдорешения СЛАУ, находящиеся на фронте Парето. Это позволило повысить скорость сходимости алгоритма за счет сужения области поиска множества возможных решений СЛАУ большой размерности с плохо обусловленной матрицей.

2. Создана процедура кодирования решения, учитывающая специфику решаемой задачи и включающая в себя служебную информацию для оценки эффективности генетических операторов в процессе работы алгоритма.

3. Разработаны модифицированные генетические операторы, повышающие скорость сходимости эволюционного процесса и снижающие вероятность попадания в локальные оптимумы.

4. Построен гибридный эволюционный алгоритм, обеспечивающий решение СЛАУ большой размерности с плохо обусловленной матрицей, полученных в результате моделирования СБИС. Отличительной особенностью использование модифицированных генетических операторов, реализующих функции корректирующей мутации, мутаций бисопряженных градиентов и обобщенных минимальных невязок, основанные на одноименных проекционных методах решения СЛАУ. Преимущества эволюционных методов позволяют повысить эффективность решения уравнений математических моделей СБИС, снижая вероятность попадания итерационного процесса в локальные оптимумы. Гибридизация позволила расширить область применения мощных проекционных методов для решения плохо обусловленных систем линейных алгебраических уравнений большой размерности. Данный алгоритм является самоадаптирующимся, что также повышает его эффективность. Определена сложность разработанного алгоритма. Теоретическая оценка временной сложности предложенного алгоритма составляет 0(Ы), что также является достоинтсвом предложенного алгоритма.

4 Экспепи ментальные исследования.

В данном разделе будут описаны экспериментальные исследования пазпаботанного алгоритма. проведен сравнительный анализ с традиционными алгоритмами решения СЛАУ, используемыми в САПР радиоэлектроники. В качестве тестовых примеров использовались СЛАУ, полученные на этапе схемотехнического проектирования. Также будет представлено описание инструментальной среды конструирования и исследования эволюционных алгоритмов. Представлено описание подключаемого модуля, включающего программные реализации разработанных методов [90−95,123−125].

4.1 Описание структуры подключаемого модуля.

Программная реализация выполнена в виде подключаемого модуля (библиотеки^ на языке С++. Данная реализация позволяет сделать программный модуль кроссплатформенным. Так же согласно рекомендации по стандартизации подключаемых к САПР модулей и моделей необходима реализация данных модулей на языке Си.

Программный модуль состоит из нескольких блоков:

— эволюционный блок — блок, в котором представлена реализация традиционных и модифицированных генетических операторов:

— блок численной математики — блок, в котором реализованы методы численной математики: расчет нормы матрицы, вычисление определителя, определение Якобиана, умножение матриц и т. д.;

— блок расчета целевых функций — блок, реализующий расчет нелинейных целевых функций;

— основной блок — блок, в котором реализована структура модифицированного метода решения уравнений математических моделей СБИС.

Структура программного модуля представлена на рисунке 4.1. У.

4У.

Интерфейс программного модуля.

Рисунок 4.1 — Структура программного модуля.

4.2 Описание инструментальной среды конструирования и исследования эволюционных алгоритмов.

Инструментальная среда (ИС) «ОАВШЬОЕЯ» предназначена для конструирования, отладки и исследования алгоритмов. Эта ИС позволяет проектировать любые эволюционные алгоритмы, а также содержит набор средств, ускоряющих разработку генетических алгоритмов. ИС включает в себя:

1. Методы кодирования: вещественное и двоичное.

2. Методы определения разнообразия популяции: метод на основе расстояния Хемминга, на основе евклидова расстояния.

3. Процедуры определения качества развития популяции.

4. Генетические операторы: операторы селекции (отбора): дальнородственная, элитная, турнирная, селекция на основе рулеткиоператоры кроссинговера (скрещивания): геометрический, смешанный, арифметический, смешанный, расширенный, эвристический, порядковый, комбинированный, частично-соответствующий, линейный, циклический, простейший и многоточечныйоператоры мутации: вещественная, с имитацией отжига, одноточечная, нечеткая мутацияоператоры инверсии и сегрегации. 5. Целевые функции: функция Розенброка, Бели, Хольцмана, Бохачевского, Гольдштейна-Пирса, Химмельблау, МакКормика, Павиани, Растригина, Швефеля, двойная функция Швефеля, 81ер-функция, ВооШ-функцию, а также пользовательские целевые функции.

Основными характеристиками ИС являются:

— встроенный язык проектирования алгоритмов;

— средства визуального проектирования;

— средства отладки и анализа работы алгоритма;

— средства графической визуализации данных;

— библиотека средств ускорения проектирования генетических алгоритмов.

Структурная схема ИС «ОАВТЛЫЭЕК» показана на рисунке 4.2. В наиболее общем виде ИС можно разделить на три составных блока: блок разработки алгоритмов и обработки данных, блок динамической компиляции, блок выполнения [124,125]. г Отладочные ].

Модуль разработки алгоритмов.

АДанные.

Описание.

1/1.

Динамический компилятор алгоритма ].

Модуль анализа и визуализации данных.

I Задание |.

Модуль передачи данных I.

Исполнитель.

Рисунок 4.2 — Структурная схема ИС «ОАВ1ЛЬОЕ1Ъ>

4.2.1 Блок разработки алгоритмов и обработки данных. Блок разработки алгоритмов и обработки результатов позволяет строить алгоритмы, обходясь без программирования (структурная схема этого блока показана на рисунке 4.3). Он состоит из четырех основных модулей: модуль визуализации построения алгоритма, модуль анализа и визуализации данных, библиотеки функций и библиотеки типов. Модуль визуализации построения алгоритма содержит средства визуальной разработки. Они основаны на встроенном языке программирования, позволяющем отображать синтаксические конструкции языка программирования в виде схемы.

Рисунок 4.3 — Структурная схема блока разработки алгоритмов и обработки данных.

Язык проектирования содержит основные алгоритмические конструкции:

• Оператор ветвления в полном if (1выражение) блокоператоров! else блокоператоров 2, и сокращенном виде if {выражение) блок операторов!

• Операторы циклических вычислений. ИС содержит 4 вида циклических операторов: for начальное значение, конечное значение, шаг блок операторов, while {условие) блок операторов, do блок операторов while {условие), foreach диапазон! множество forward/backward блок операторов.

ИС позволяет производить компиляцию проектируемых функций тремя способами: для отладки (добавляя к построенному коду отладочную информацию), для анализа (добавляя к построенному коды помимо отладочной информации различные таймеры и счетчики), для реализации (компилируя разработанные функции в динамическую библиотеку).

Библиотека функций и библиотека типов содержат подключаемые функции и типы соответственно, а также описание их местоположения. Типы и функции могут быть размещены в динамически подключаемых библиотеках, встроены в ИС и описываться в разрабатываемых проектах алгоритмов.

На структурной схеме блока разработки алгоритмов и анализа результатов помимо описанных модулей показаны: внутренние данные, внешние данные, управляющие данные и алгоритм. Здесь, алгоритм — это описание алгоритма работы функции. Внутренние данные — это данные принадлежащие проектируемой функции, они могут создаваться как в момент работы алгоритма, так и до начала компиляции проекта. Внешние данные — это данные, которые принимает функция как параметры, а управляющие данные — это данные, от которых зависит работа проектируемого алгоритма (к примеру, количество генов в хромосоме или количество хромосом в популяции и т. д.). Данные могут быть достижимы как для всех функций, входящих в проект алгоритма, так и только для некоторых.

Все данные, используемые в ИС «GABUILDER», являются строго типизированными, это позволяет устранить ошибки, связанные с определением типов. Иерархия типов переменных показана на рисунке 4.4. На схеме пунктиром выделены метаклассы.

Типы данных Integer и Float являются отображением типов System.Int32 и System. Double языка С# соответственно. Типы данных Fraction и Symbol не имеют прямого отображения в типы переменных языка С#, они представляются в виде классов.

Fraction описывает тип данных регулярных дробей, позволяющий получать более точные результаты при работе с переменными, имеющими Е со с 0) О.

— О? ся с о ^ о.

2 LL С.

0 О о U.

I I • • с: • •.

• •.

I • aSS-vсо, • о: с.

Ь <л со.

• I.

• •.

• ci.

•8″ тОи.

• О" .

• с:".

• • 1 х: О.

О) о со N.

СО.

SZ О тэ ф X.

LL • «.

• •.

• 1.

• •.

1С|.

• о.

•да".

• ГО 1 ;

Jo.' о • •.

• I а. 0D.

— Q.

ГО N.

СО a о. О.

0) X.

Ll.

Рисунок 4.4 — Иерархия типов переменных ИС «GABUILDER» дробную часть. Это связано с тем, что дробная и целая часть числа хранятся отдельно в параметрическом виде и вычисляются только при необходимости.

Тип данных Symbol позволяет кодировать в виде переменных функции с различным количеством параметров. Это может быть полезно, например, при работе с нечеткими множествами. Помимо функций, тип данных Symbol позволяет хранить в себе переменные, а также их структуры и множества.

Типы данных FixedSet и SizableSet описывают массивы и списки. Они могут являються контейнерами для любого типа. Помимо этих контейнеров также возможно объединение различных данных в структуры, что позволяет облегчить проектирование алгоритма.

Динамический компилятор. Процесс динамической компиляции происходит в два этапа. Вначале на основе описания алгоритма и отладочных данных проводится трансляция алгоритма на язык программирования С#. Затем при помощи динамического компилятора производится компиляция полученного кода в динамически подключаемую библиотеку.

Общая структурная схема динамического компилятора показана на рисунке 4.5. После выполнения компиляции получается «задание». Это «задание» включает в себя: динамически подключаемую библиотеку, содержащую один или несколько экземпляров класса Job, файл описания «задания», передающий основную информацию (количество экземпляров класса Job и их название, перечень передаваемых данных, перечень подключаемых модулей и т. д.), файлы передаваемых данных. По завершению трансляции алгоритма полученное «задание» передается одному либо нескольким исполнителям на выполнение.

I Алгоритм .

I.I.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. В диссертационной работе проанализированы особенности проектирования СБИС. Установлена возросшая роль схемотехнического проектирования. Представлены задачи и выявлены основные проблемы схемотехнического проектирования. Одна из основных проблем моделирования на схемотехническом этапе проектирования — это постоянное усложнение математических моделей, вызванное необходимостью учета дополнительных параметров электронных схем, возникших при переходе на нанометровый уровень проектирования. Одним из основных недостатков современных методов моделирования является неоптимальное соотношение показателя точность/скорость моделирования. Тем самым обоснована необходимость разработки методов решения уравнений математических моделей.

2. Исследованы численные методы решения уравнений математических моделей схемотехнических решений. Установлено, что современные методы решения СЛАУ не способны эффективно решать слабо обусловленные системы уравнений большой размерности, а также не способны преодолевать овражные участки ландшафтов функций. Исследованы причины появления плохо обусловленных матриц при моделировании СБИС. Определено, что явление плохообусловленности серьезно снижает эффективность решения систем уравнений.

3. Разработаны модифицированные методы решения систем линейных и нелинейных уравнений, в которых предлагается гибридизация традиционных методов решения систем уравнений, эволюционных методов и оптимизационных методов на основе принципа Парето. Предложенные модифицированные методы позволяют объединить преимущества вышеперечисленных методов и, тем самым, повышают эффективность решения уравнений математических моделей схемотехнических решений. На основе разработанных модифицированных методов решения систем линейных и нелинейных уравнений предложена методика решения уравнений математических моделей СБИС.

4. Предложена целевая функция, позволяющая повысить скорость сходимости алгоритма и сузить область поиска множества возможных решений СЛАУ большой размерности с плохо обусловленной матрицей, за счет уменьшения количества рассматриваемых псевдорешений с помощью оптимизационной стратегии Парето. Разработаны модифицированные генетические операторы, повышающие скорость сходимости эволюционного процесса и снижающие вероятность попадания в локальные оптимумы.

5. Разработан гибридный эволюционный алгоритм, обеспечивающий решение СЛАУ большой размерности с плохо обусловленной матрицей, полученных в результате моделирования СБИС. Отличительной особенностью предложенного алгоритма является гибридизация эволюционных алгоритмов, проекционных алгоритмов решения СЛАУ и оптимизационных алгоритмов на основе принципа Парето. Преимущества эволюционных алгоритмов позволяют повысить эффективность решения уравнений математических моделей СБИС, снижая вероятность попадания итерационного процесса в локальные оптимумы. Данный алгоритм является самоадаптирующимся, что также повышает его эффективность. Определена У теоретическая оценка временной сложности разработанного алгоритма 0(М).

6. Приведено описание разработанного инструментального комплекса, позволяющего проводить конструирование и исследование эволюционных алгоритмов. Выполнена программная реализация и представлена структура разработанного модифицированного метода решения уравнений математических моделей СБИС в виде подключаемого модуля, что позволяет использовать разработанные модифицированные методы в индустриальных САПР ЭВТ.

7. Анализ экспериментальных исследований показал эффективность гибридного эволюционного алгоритма решения СЛАУ и подтвердил теоретическую оценку временной сложности. По сравнению с традиционными алгоритмами, разработанный алгоритм не испытывает проблем с ростом погрешности при увеличении размерности системы. При этом он обладает квадратичной временной сложностью, что также является достоинством алгоритма. Данный алгоритм увеличивает эффективность решения СЛАУ, полученных на этапе схемотехнического проектирования, за счет уменьшении погрешности более чем в 10 000 раз при незначительном увеличении времени выполнения (менее 1.5 раз для СЛАУ размером 900×900). Гибридизация позволила расширить область применения мощных проекционных методов и увеличить их эффективность при решении плохо обусловленных систем уравнений большой размерности. Проведенные экспериментальные исследования также доказывают эффективность модифицированного метода решения систем нелинейных уравнений, в котором СЛАУ решается разработанным модифицированным методом на каждой итерации метода Ньютона. Так как задача моделирования является самой трудоемкой на схемотехническом этапе проектирования СБИС, то можно говорить, что увеличение эффективности решения уравнений математических моделей электрических цепей приведет к росту эффективности всего процесса схемотехнического проектирования.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Актуальные проблемы моделирования в системах автоматизации схемотехнического проектироваия Текст. / отв. редактор A.JI. Стемпковский. М.: Наука, 2003. 430с.
  2. , В.В. Проблемы схемотехнического моделирования КМОП СБИС Текст. / В. В. Денисенко // Компоненты и технологии. 2002. — № 3. -с.74−78.
  3. Г. Г. Основы проектирования интегральных схем и систем / Г. Г. Казеннов. -М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2005 -295с.
  4. Р.Ф., Фадин А.Г.Схемотехническое моделирование и проектирование радиоэлектронных устройств. Текст. / Р. Ф. Антипинский, А. Г. Фадин. М.:Техносфера, 2007 128с.
  5. , В.В., Берёза, А.Н. Гибридный эволюционный алгоритм решения систем линейных алгебраических уравнений, описывающих электрические цепи / В. В. Бегляров, А. Н. Берёза, A.C. Электронный научный журнал.
  6. Инженерный вестник Дона. URL: http://ivdon.ru/magazine/archive/nly2013/1540, 2013, № 1.
  7. Руководство к лабораторной работе «Проектирование топологии СБИС и микросистем в САПР ТаппегРго». Текст. / Б. Г. Коноплев [и др.] // Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004, 41с.
  8. JIoxob, A.JI. Средства проектирования СБИС компании Mentor Graphics Текст. / А. Л. Лохов // Электроника: наука, технология, бизнес. 2003. — № 7. -с. 30−33.
  9. П.Ковалев, А.В., Коноплев, Б.Г., Бибило, П. Н. Маршрут проектирования с автоматической конвертацией проектов синхронных СБИС в асинхронные Текст. / А. В. Ковалев, Б. Г. Коноплев, П.Н. Бибило// Известия вузов. ЭЛЕКТРОНИКА. 2009. — № 3(77). — с. 18−26.
  10. Baker, R. Jacob. CMOS: circuit design, layout, and simulation (Second ed.) / R. Jacob Baker. Wiley-IEEE. p. xxix. ISBN 978−0-470−22 941−5. 2008. -p.1214.
  11. Joseph B. Bernstein, Moshe Gurfinkel, Xiaojun Li, Jo. rg Walters, Yoram Shapira, Michael Talmor. Electronic circuit reliability modeling // Microelectronics Reliability 46, 2006. — 1957−1979.
  12. Nakhla, N., Dounavis, A., Achar, R., Nakhla, M. DEPACT: Delay extraction based passive compact transmission-line macromodeling algorithm/ N. Nakhla, A. Dounavis, R. Achar, M. Nakhla// IEEE Trans. Adv. Packag. Feb. 2005. — vol. 28.-issue l.-p. 13−23.
  13. Banneijee, K. and Mehrotra, A. Analysis of on-chip inductance effects for distributed RLC interconnects// IEEE Trans. CAD of Integrated Circuits and Syst., August 2002. — vol. 21- № 8. — p. 904−915.
  14. , В., Радченко, Д. САПР компании Synonsys. Основные средства и возможности/ В. Кравченко, Д. Радченко//Электроника:Наука, технология, бизнес. 2003. — № 5- с.31−33.
  15. , В.И. Электротехника с основами электроники: учебное пособие. Часть 1/В.И. Мухин. Новосибирск: Новосиб. гос. акад. водн. трансп., 2003. -306с.
  16. , Н.И., Трубникова, В.Н. Расчет линейных электрических цепей постоянного тока методом контурных токов: Практикум по ТОЭ./ Н. И. Доброжанова, В. Н. Трубникова Оренбург: ГОУ ОГУ, 2002. — 13 с.
  17. Бессонов, J1.A. Теоретические основы электротехники. Электрические цепи: Учебник для вузов/JI.А. Бесснонов. 10-е изд. — М.:Гардарики, 2002. -638 с.
  18. , Г. И. Основы теории цепей : учебник / Г. И. Атабеков. Изд. 2-е, испр. — СПб.: Лань, 2006. — 432 с.
  19. Теоретические основы электротехники: Учебник для вузов/К.С. Демирчян и др. СПб.: Питер, 2006. — Т. 1. — 2003. — 463 с.
  20. , Ю.В. Технология экстракции паразитных параметров для моделирования межсоединений / Ю. В. Потапов // Технологии в электронной промышленности. -2007.-№ 6'2007. -22−26с.
  21. Xiren Wang, Deyan Liu, Wenjian Yu, Zeyi Wang. Improved boundary element method for fast 3-D interconnect resistance extraction.// IEICE Trans, on Electronics. Feb. 2005. — Vol. E88-C. — № 2. — p.232−240.
  22. Le Coz, Y. L., Iverson, R. B. Stochastic algorithm for high speed capacitance extraction in integrated circuits // Solid-State Electronics. 1992. — V. 35. — № 7. -p. 1005−1101.
  23. Wenjian Yu, Zeyi Wang. Capacitance extraction// in Encyclopedia of RF and Microwave Engineering, K. Chang Eds., John Wiley & Sons Inc. 2005. -p. 565−576.
  24. Tuuna, S., Nigussie, Е., Isoaho, J., Tenhunen, H. Modeling of Energy Dissipation in RLC Current-Mode Signaling / S. Tuuna, E. Nigussie, J. Isoaho, H. Tenhunen, // IEEE Trans. Very Large Scale Integration (VLSI) Syst. June 2012. — vol.20. — № 6.
  25. Nabors. K., White, J. FastCap: A multipole accelerated 3-D capacitance extraction program // IEEE Trans. Computer-Aided Design. 1991. -V. 10 -№. 11.-p. 1447−1459.
  26. Ren, Z., Razek, A. Computation of 3-D electromagnetic field using differential forms based elements and dual formulations // Int. J. Numer. Model., Electron. Networks, Devices Fields, Jan.-Apr. 1996. V. 9. — p. 81−98.
  27. Zhao, J., Dai, W.W.-M., Kapur, S., Long D.E. Efficient three-dimensional extraction based on static and full-wave layered Green’s functions // Proc. 35th Design Automation Conf. June 1998.
  28. Xiao-Chun Li, Jun-Fa Mao, and Hui-Fen Huang. Accurate analysis of interconnect trees with distributed RLC Model and moment Matching// IEEE Trans. Microwave Theory Tech. Sep. 2004. -Vol. 52 — №. 9.
  29. Kim, S. Y, Wong, S. S. Closed-form RC and RLC delay models considering input rise time// IEEE Trans, on Circuits and Systems. Sep. 2007. — vol. 54. -№ 9.-p. 420−435.
  30. Zhao, J., Dai, W.W.-M., Kapur, S., Long D.E. Efficient three-dimensional extraction based on static and full-wave layered Green’s functions // Proc. 35th Design Automation Conf. June 1998.
  31. Zhu, Z., Song, В., White, J. Algorithms in Fastimp: a fast and wideband impedance extraction program for complicated 3-D geometries/ Z. Zhu, B. Song, J. White // IEEE Trans. Computer-Aided Design. -July 2005. -№ 24(7) -p. 981 998.
  32. Kao, W., Lo, C-Y., Basel, M., Singh, R. Parasitic extraction: Current state of the art and future trends / W. Kao, C-Y. Lo, M. Basel, R. Singh // Proceedings of IEEE. -2001. -vol. 89. p.729−739.
  33. Zhenhai Zhu. Ef cient Integral Equation Based Algorithms for Parasitic Extraction of Interconnects with Smooth or Rough Surface. Massachusetts Institute of Technology: — 2004. -p. 198.
  34. , B.T. Сдвиговая стратегия в обобщенном методе минимальных невязок / В. Т. Жуков, Н. Д. Новикова, О. Б. Феодоритова // М: Москва. -2009. -с. 29.
  35. , М.Ю., Шурина, Э.П. Методы решения СЛАУ большой размерности. Текст. / М. Ю. Баландин, Э. П. Шурина. Новосибирск: Изд-во НГТУ. 2000 — 70с.
  36. , Г. В. Вычислительная математика. Основы конечных методов решения систем линейных алгебраических уравнений: учебное пособие/ Г. В. Ващенко Красноярск: СибГТУ, 2005. — 80с.
  37. , В.В., Берёза, А.Н. Эволюционный многопопуляционный алгоритм решения СЛАУ (PEREKRESTOK) Текст. / В. В. Бегляров, А.Н.
  38. , B.C. Теоретические основы электротехники: учебное пособие для студентов вузов / B.C. Лукманов Уфа: УГАТУ. — ч. 1. -Теория линейных электрических цепей. — 2005. — 120 с.
  39. Расчет переходных режимов в линейных электрических цепях: Задания и методические указания к выполнению семестровой работы. / Сост. канд. тех. наук, доцент С. И. Николаева, Волгоград, гос. ун-т. Волгоград: — 2005. -22с.
  40. В.Н. Численно -аналитическое моделирование радиоэлектронных схем. Текст. / В. Н. Гридин. М.: Наука, 2008 — 339с.
  41. .В., Егоров Ю. Б., Русаков С. Г. Основы математического моделирования боыпих интегральных схем на ЭВМ. Текст. / Б. В. Баталов, Ю. Б. Егоров, С.Г. Русаков- М.: Радио и связь, 1982 186с.
  42. А.П. Численные методы. Текст. / Иванов А. П. и др.- Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет, 2011 73с.
  43. , Н.С., Жидков, Н.П., Кобельков, Г. М. Численные методы Текст./ Н. С. Бахвалов, Н. П. Жидков, Г. М. Кобельков. М: Бином, 2008. -636с.
  44. К.А. Численные методы: учебное пособие. Текст./ К. А. Волосов. М.: МИИТ, 2009 — 134с.
  45. С.Н. Численные методы .Часть 2. Курс лекций.Текст. / С.Н. Овчинникова-. Ростов-на-Дону: Южный федеральный университет, 2008 — 75с.
  46. Рено, Н. Н. Численные методы Текст./Н.Н.Рено. -М.: КДУ, 2007. 100 с.
  47. Дж., Ван Лоун Ч. Матричные вычисления. Голуб Дж., Ван Лоун Ч. М: Мир, 1999, 458.
  48. , А.И. Введение в алгебру. Линейная алгебра/ А. И. Кострикин М.: Физмалит, 2001 с. 368.
  49. , Н.С., Ващенко, Г.В. Вычислительная математика. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений / Н. С. Безруков, Г. В. Ващенко. Красноярск: СибГТУ, 2003 — 76с.
  50. Y. Saad. Iterative Methods for Sparse Linear Systems. 2nd Edition / Y. Saad. SIAM, Philadelphia: 2003. p. 567.
  51. Morgan, R.B. Implicitly restarted GMRES and Arnoldi mrthods for nonsymmetric systems of equations / R.B. Morgan //SIAM.-2000-v.21.-№. 4. -p.1112−1135.
  52. Morgan, R.B. GMRES with deflated restarting/ R.B. Morgan // SIAM. -2002.-v. 24. -p.20−37.
  53. Simoncini, V., Szyld, D.B. Recent computational developments in Krylov subspace methods for linear systems / V. Simoncini, D.B. Szyld // Numerical Linear Algebra w/Appl. -2007 -V. 14, N.l. pp. 1−59.
  54. Benzi, M. Preconditioning Techniques for Large Linear Systems: A Survey / M. Benzi // Journal of Computational Physics 2002. — vol. 182. — pp. 418−477.
  55. Larry Nazareth, Paul Tseng. Gilding the lily: A variant of the nelder-mead algorithm based on golden-section search / Larry Nazareth, Paul Tseng // Comput. Optim. Appl. 2002. — 22(1). -pp.133−144.
  56. Han, L., Neumann, M. Eect of dimensionality on the nelder-mead simplexmethod. / L. Han, M. Neumann // Optimization Methods and Software -2006.- 21(1), pp. 1−16.
  57. Calvetti, D., Lewis, В., Reichel, L. On the regularizing properties of the GMRES method / D. Calvetti, B. Lewis, L. Reichel // Numer. Math. -2002. vol. 91.- pp. 605−625.
  58. Reichel, L., Sgallari, F., Ye, Q. Tikhonov regularization based on generalized Krylov subspace methods / L. Reichel, F. Sgallari, Q. Ye. // Appl. Numer. Math. -2012.-62.-pp. 1215−1228.
  59. J.Lampe, L. Reichel, and H. Voss Large-scale Tikhonov regularization via reduction by orthogonal projection / J. Lampe, L. Reichel, H. Voss // Linear Algebra Appl. 2012. — 436. — pp. 2845−2865.
  60. Abad, J. O., Morigi, S., Reichel, L., Sgallari, F. Alternating Krylov subspace image restoration methods / J. O. Abad, S. Morigi, L. Reichel, F. Sgallari // Journal of Computational and Applied Mathematics 2012. — vol. 236. — pp. 2049−2062
  61. Bouhamidi, A., Jbilou, K., Reichel, L., Sadok, H. A generalized global Arnoldi method for ill-posed matrix equations / A. Bouhamidi, K. Jbilou, L. Reichel, H. Sadok // Journal of Computational and Applied Mathematics 2012. — vol. 236. -pp. 2078−2089.
  62. Lewis, B., Reichel, L. Arnoldi-Tikhonov regularization methods equations / B. Lewis, L. Reichel // Journal of Computational and Applied Mathematics 2009. -226.-p. 92−102.
  63. Calvetti, D., Reichel, L., Shuibi A. Enriched Krylov subspace methods for ill-posed problems / D. Calvetti, L. Reichel, A. Shuibi // Linear Algebra Appl. -2003.-362.-p. 257−273.
  64. Calvetti, D., Lewis, B.,, L. On the regularizing properties of the GMRES method / D. Calvetti, B. Lewis, L. Reichel // Numer. Math., 91 (2002), pp. 605 625.
  65. Philippe, B., Reichel, L. On the generation of Krylov subspace bases / B. Philippe, L. Reichel // Appl. Numer. Math. -2012. 62. — p. 1171−1186.
  66. Baglama, J., Reichel, L. Augmented GMRES-type methods Numer / J. Baglama, L. Reichel // Linear Algebra Appl. 2007. — 14. — p. 337−350.
  67. Jageis, C., Reichel, L. Recursion relations for the extended Krylov subspace method / C. Jageis, L. Reichel // Linear Algebra Appl. 2011. — 434. — p. 17 161 732.
  68. R.-C. Li and Q. Ye, A Rrylov subspace method for quadratic matrix polynomials with application to constrained least squares problems/ R.-C. Li and Q. Ye // SLAM J. Matrix Anal. & Appl. 2003. — vol.25. — p. 40528.
  69. Morigi, S., Reichel, L., Sgallari, F. Orthogonal projection regularization operators, / S. Morigi, L. Reichel, F. Sgallari // Numer. Algorithms. -2007. 44. -p. 99−114.
  70. Baglama, J., Reichel, L. Augmented GMRES-type methods, / J. Baglama, L. Reichel // Numer. Linear Algebra Appl. 2007. — vol. 14. — p. 337−350.
  71. Calvetti, D., Lewis, B., Reichel, L. GMRES-type methods for inconsistent systems / D. Calvetti, B. Lewis, L. Reichel // Linear Algebra Appl. -2000. -vol. 316.-p. 157−169.
  72. Calvetti, D., Lewis, B., Reichel, L. On the choice of subspace for iterative methods for linear discrete ill-posed problems systems / D. Calvetti, B. Lewis, L. Reichel // Int. J. Appl. Math. Comput. Sei. -2001. vol. 11. — p. 1069−1092.
  73. Calvetti, D., Lewis, B., Reichel, L. On the regularizing properties of the GMRES method systems / D. Calvetti, B. Lewis, L. Reichel // Numer. Math., -2002. vol. 91. — p. 605−625.
  74. Elbouyahyaout, L., Messaoudi, A., Sadok, H. Algebraic propertiesof the block GMRES and block Arnoldi methods / L. Elbouyahyaout, A. Messaoudi, H. Sadok // Electron. Trans.Numer. Anal. -2009. vol. 33. — p. 207−220.
  75. Reichel, L, Ye, Q. Breakdown-free GMRES for singular systems / L. Reichel, Q. Ye // SLAM Journal on Matrix Analysis and Applications 2005. — vol. 26. -p.1001−1021.
  76. Morgan, RB. GMRES with deflated restarting / RB. Morgan // SIAM Journal on Scientific Computing 2002. — vol. 24. — p. 20−37.
  77. Calvetti, D., Reichel. L., Shuibi, A. Enriched Krylov subspace methods for ill-posed problems / D. Calvetti, L. Reichel, A. Shuibi // Linear Algebra and its Applications 2003. — vol. 362. — p. 257−273.
  78. Calvetti, D., Lewis, В., Reichel, L. On the regularizing properties of the GMRES method / D. Calvetti, B. Lewis, L. Reichel // Numerische Mathematik. -2002.-vol. 91.-p. 605−625.
  79. Jagels, C., Reichel, L. The extended Krylov subspace method and orthogonal Laurent polynomials / C. Jagels, L. Reichel // Linear Algebra Appl. 2009. — vol. 431.-p. 441−458.
  80. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ «Библиотека функций нелинейной алгебры (NLAB)». В. В. Бегляров, А. Н. Береза, № 2 008 614 245. Зарегистрирована 5.09.2008.
  81. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ «Библиотека функций линейной алгебры (LAB)». B.B. Бегляров, А. Н. Береза, № 2 008 614 246. Зарегистрирована 5.09.2008.
  82. , В.В. Бионические методы разработки интеллектуальных систем Текст. / В. В. Бегляров // Информационные системы и технологии. Теория и практика: сб. науч. тр. / редкол.: А. Н. Береза [и др.]. Шахты: ГОУ ВПО «ЮРГУЭС», 2009. — 209 е., 33−44 стр.
  83. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ «Библиотека эволюционных алгоритмов решения СЛАУ для подсистемы схемотехнического моделирования РЭА». В. В. Бегляров, А. Н. Береза, № 2 012 617 815. Зарегистрирована 29.08.2012.
  84. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ «Бионический алгоритм решения систем линейных алгебраических уравнений». В. В. Бегляров, А. Н. Береза, М. В. Ляшов. № 2 010 612 753. Зарегистрирована 22.04.2010.
  85. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ «Библиотека оптимизационных алгоритмов для подсистемы схемотехнического проектирования ЭВТ». В. В. Бегляров, А. Н. Береза, М. В .Ляшов, А. С. Стороженко. № 20 110 612 081. Зарегистрирована 17.05.2011.
  86. В.А. Методы оптимизации:учебное пособие/ В.А. Гочаров-М.:Высшее образование, 2008,191стр.
  87. А.Ф. Численные методы оптимизации / А. Ф. Измайлов, М. В. Солодов М.: Физмалит, 2005−304ст.
  88. , С.П. Курс вычислительных методов: учеб. пособие/ С. П. Шарый -Новосибирск: Новосиб. гос. ун-т., 2012. 316 с.
  89. A.B. Методы оптимизации /A.B. Аттеков, C.B. Галкин, B.C. Зарубин М.:изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003−440ст.
  90. A.B. Методы оптимизации в примерах и задачах / A.B. Пантелеев, Т. А. Летова.- М.: Высшая школа, 2005−544ст.
  91. Методы оптимизации в примерах и задачах. / Бирюков P.C., Городецкий С. Ю., Григорьева С. А., Павлючонок З. Г., Савельев В. П. Учебно-методическое пособие. Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2010.-101 с.
  92. Рейзлин, В. И Численные методы оптимизации: учебное пособие /В.И. Рейзлин. Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2011. -105с.
  93. И.Г. Методы управления в теории оптимизации. Текст. / И. Г. Черноруцкий. Спб.:Питер, 2004 — 256с.
  94. В.М. Генетические алгоритмы. // Учебник для вузов. Таганрог. Таганрог ТРТУ. 2002.
  95. В.А. Применение генетических алгоритмов с вещественным кроссовером для минимизации функций большой размерности // Интеллектуальные системы в производстве. Ижевск: Изд-во ИжГТУ. -2006.-№ 1.-С. 18−26.
  96. , Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: пер. с польск. / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л.Рутковский. -М.: Горячая линия Телеком, 2008. — 452 с.
  97. М. Т. Программирование искусственного интеллекта. Текст. / М. Т. Джонс- пер. с англ. Осипов А. И. М.:ДМК Пресс, 2011.-312с.
  98. Kazi Shah Nawaz Ripon, Sam Kwong, K.F. Man. A real-coding jumping gene genetic algorithm (RJGGA) for multiobjective optimization / Kazi Shah Nawaz Ripon, Sam Kwong, K.F. Man. // Information Sciences. 2007. — Vol. 177. — 632−654.
  99. , C.C. Гибридный эволюционный алгоритм для задач выбора эффективных вариантов систем управления / С. С. Бежитский, Е. С. Семенкин, О. Э. Семенкина // Автоматизация и современные технологии. № 11. — 2005. -С. 24−31.
  100. T.B. Генетические алгоритмы. Текст. / Т. В. Панченко. -Астрахань: Издательский дом «Астраханский университет», 2007 -88с.
  101. Е.С. Эволюционные методы моделирования и оптимизации сложных систем. Текст. / Е. С. Семенкин [и др.] // конспект лекция -Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2007, 515с.
  102. , В.В., Курейчик, В.В., Курейчик, В.М. Теория и практика эволюционного моделирования / В. В. Емельянов, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. -432 с.
  103. Blum, С., Roli, A., Alba. Е. An introduction to metaheuristic techniques / C. Blum, A. Roli, E. Alba // Parallelmetaheuristics: A new class of algorithms (Ed. E. Alba). Hoboken: John Wiley & Sons. -2005. — P. 3−42.
  104. F. Herrera, M. Lozano, A.M. Sanchez, Hybrid crossover operators for real-coded genetic algorithms: an experimental study / // Soft Computing. 2005. — №. 9, 280−298.
  105. , Л.А., Курейчик, B.B., Курейчик, B.M., Сороколетов, П. В. Биоинспирированные методы в оптимизации/ Л. А. Гладков, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик, П. В. Сороколетов М., изд-во ФИЗМАТЛИТ, 2009. -162 с.
  106. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ «Библиотека алгоритмов вычислительной математики для подсистемы схемотехнического моделирования ЭВТ». В. В. Бегляров, А. Н. Береза, М. В. Ляшов. № 20 116 112 082. Зарегистрирована 26.05.2011.
  107. Железноводск, 6−9 апреля 20 Юг). Шахты: ГОУ ВПО «ЮРГУЭС», 2010. -221с., 153−159 стр.
  108. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ «Инструментальная среда проектирования и исследования генетических алгоритмов САВшШег». В. В. Бегляров, А. Н. Береза, М. В. Ляшов. № 2 011 611 810. Зарегистрирована 18.03.2011.
  109. Внедрение в учебный процесс ряда теоретических и практических результатов диссертационной работы Беглярова В. В. позволило повысить качество подготовки специалистов в области проектирования интеллектуальных информационных систем.
  110. Начальник учебно-методического управленияканд. ф-м. наук, доцент
  111. Декан механико-радиотехнического факультетканд. тех. наук, доцент
  112. Зав. кафедрой «Информационные системыи радиотехника», д-р. тех. наук, проф.1. Окорочков А.И.1. Зибров В. А1. Прокопенко H.H.1. УТВЕРЖДАЮ"
  113. Первый проректор, но НР и 1МС-Российского государственного ета^ономики и сервиса КрокопенкоН.Н.2012 г. 1. АКТоб использовании научных результатов диссертационной работы на соискание ученой степени кандидата технических наук Беглярова В.В.
  114. Ответственный исполнитель д. в. Медведевк.т.н. доцент кафедры «Информационные системы и радиотехника"1. Утверждаю»
  115. Указанные результаты используются на кафедре «Информационныетехнологии», при чтении следующих курсов: «Схемотехника ЭВМ», «Методы и средства проектирования информационных систем и технологий» и «Интеллектуальные информационные системы».
  116. Внедрение в учебный процесс ряда теоретических и практических результатов диссертационной работы Беглярова В. В. позволило повысить качество подготовки специалистов в области информационных технологий.
  117. Зам. директора по учебно-методической работе, канд. ист. наук, доцент Декан факультета сервиса, канд. филол. наук, доцент Зав. кафедрой «Информационные технологии», канд. тех. наук, доцент1. УТВЕРЖДАЮ"
  118. Первый проректор по НР и МС1. АКТоб использовании научных результатов диссертационной работы на соискание ученой степени кандидата технических наук Беглярова В.В.
  119. В частности, были использованы следующие результаты кандидатской диссертации Беглярова В. В.: — среда разработки и тестирования эволюционных алгоритмов: — новые генетические операторы.
  120. Утверждаю" Директор ООО «Лайт-09"1. АКТо внедрении (использовании) результатов диссертационно! на соискание ученой степени кандидата технических наук Беглярова Вадима Валерьевича
  121. Подписи: Председатель комиссии Члены комиссии
  122. ЮО „НИЛ АП“ —Д-А. Климков ?2,013 г. 1. Утверждаю1. АКТо внедрении научных результатов диссертационной работы на соискание ученой степени кандидата технических наук Беглярова В.В.
  123. Библиотека функций линейной алгебры (LAB)
  124. Правообладатель (ли): Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования „Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса* ГОУВПО „ЮРГУЭС*¦ (Ш)
  125. Автор (ы): Бегляров Вадим Валерьевич, Береза Андрей Николаевич (КЧ)1. Заявка № 2 008 613 233
  126. Дата поступления 14 ИЮЛЯ 2008 Г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ5 сентября 2008 г.
  127. Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам1. Б.П. Симонов
  128. ЖЖЖЖЖЖЖЖЖйЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖйЖЖЖЖЖ (ржишМжАя Фщжтщшм1. СВИДЕТЕЛЬСТВОо государственной регистрации программы тля ЭВМ2 008 614 245
  129. Библиотека функций нелинейной алгебры (1ЧЬАВ)
  130. Правообладатель^&trade-): Государственное образовательное упреждение высшего профессионального образования ¦* Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса*• ГОУВПО <ЮРГУЭС> (Ш!)
  131. Автор (ы): Бегляров Вадим Валерьевич, Береза Андрей Николаевич (Я11)1. Заявка -V 2 008 613 232
  132. Дата поступления 14 ИЮЛЯ 2008 Г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ5 сентября 2008 г.
  133. Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам1. Б П. Симонов1. ТО€ШЙ€ЖАЖ ФВДЕРАДЦШЙ1. СВИДЕТЕЛЬСТВОо государственной регистрации программы для ЭВМ2 010 613 064
  134. Алгоритм расчета оптимального шага аппроксимации активационной функции нейрона
  135. Правообладатель (ли): Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования 4Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса“ (ГОУВПО <ЮРГУЭС»>) (КЦ)
  136. Автор (ы): Бегляров Вадим Валерьевич,
  137. Берёза Андрей Николаевич, Ляшов Максим Васильевич (Я11)1. Заявка № 2 010 611 341
  138. Дата поступления 17 марта 2010 Г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 11 мая 2010 г.
  139. Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам1. Б.П. Симонов1. РЩЗШШЖАЖ ФЗД1ВРА1Щ1ЕШ1. СВИДЕТЕЛЬСТВОо государственной регистрации программы для ЭВМ2 010 612 753
  140. Бионический алгоритм решения систем линейных алгебраических уравнений
  141. Правообладатель^&trade-): Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования * Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса“ (ГОУВПО „ЮРГУЭС“) (Ш/)
  142. Автор (ы): Бегляров Вадим Валерьевич,
  143. Берёза Андрей Николаевич, Ляшов Максим Васильевич (Ш1)1. Заявка № 2 009 616 993
  144. Дата поступления 8 декабря 2009 г.
  145. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ22 апреля 2010 г.
  146. Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам1. Б.П. Симонов1. РООСЖЙСЖлШ ФЕДЕРАЩШШ1. СВИДЕТЕЛЬСТВОо государственной регистрации программы для ЭВМ2 008 614 654
  147. Программа размещения 2-<1 объектов на плоскости с применением нечеткого генетического алгоритма (СепА^)
  148. Правообладатель (ли): Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования <�Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса» ГОУ ВПО «ЮРГУЭС* (ЦЦ)
  149. Автор (ы): Бегляров Вадим Валерьевич, Береза Андрей Николаевич (Я11)1. Заявка М» 2 008 613 584
  150. Дата поступления 31 ИЮЛЯ 2008 Г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ26 сентября 2008 г.
  151. Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам1. Б.П. Симонов1. ТООШШ-СЖАЯ ФВДШРМРШ1. СВИДЕТЕЛЬСТВОо государственной регистрации программы для ЭВМ2 011 614 981
  152. Инструментальная среда проектирования и исследования генетических алгоритмов «САВшМег»
  153. Правообладатель (ли): Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса> (ГОУВПО «ЮРГУЭС») (Ш)
  154. Автор (ы): Бегляров Вадим Валерьевич,
  155. Берёза Андрей Николаевич, Ляшов Максим Васильевич (ЯП)1. Заявка № 2 011 611 810
  156. Дата поступления 18 марта 2011 Г.
  157. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ24 июня 2011 г.
  158. Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам1. Б. П. Симоноврттйтлш фшджращшшо государственной регистрации программы для ЭВМ2 011 614 136
  159. Библиотека алгоритмов вычислительной математики для подсистемы схемотехнического моделирования ЭВТ
  160. Правообладатель (ли): Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса» (ГОУВПО «ЮРГУЭС») (Ш)
  161. Автор (ы): Бегляров Вадим Валерьевич, Берёза Андрей Николаевич, Ляшов Максим Васильевич (Я11)1. Заявка № 2 011 612 082
  162. Дата поступления 29 марта 2011 Г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 26 мая 2011 г.
  163. Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакампт1. .. , /У Б.П. Симонов1. СВИДЕТЕЛЬСТВО1. СВИДЕТЕЛЬСТВОо государственной регистрации программы для ЭВМ2 012 617 815
  164. Программа «Библиотека эволюционных алгоритмов решения СЛАУ для подсистемы схемотехнического моделирования РЭА*
  165. Правообладатель (ли): Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса*¦ (ФГБОУВПО «ЮРГУЭС*>) (Ш)
  166. Автор (ы): Бегляров Вадим Валерьевич, Берёза Андрей Николаевич (Ш1)1. Заявка № 2 012 615 758
  167. Дата поступления 10 ИЮЛЯ 2012 Г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ29 августа 2012 г.
  168. Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности1. Б.П. СимоновтстШтАш фвдврмщж1. СВИДЕТЕЛЬСТВОо государственной регистрации программы для ЭВМ2 013 610 324
  169. Программа решения уравнений математических моделей, полученных на этапе схемотехнического проектирования СБИС, на основе гибридного парето-эволюционного алгоритма
  170. Г1раво<>бладатель (ли): Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования -«Южно-Российский университет экономики и сервиса» (ФГБОУ ВПО «ЮРГУЭС») (Ш1)
  171. Автор (ы): Бегляров Вадим Валерьевич, Берёза Андрей Николаевич (И11)1. Заявка № 2 012 619 945
  172. Дата поступления 19 ноября 2012 Г. Зарегистрировано в Реестре программ дли ЭВМ9 января 2013 г.
  173. Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности1. Б. П. Симонов
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!