O‘bekiston respublikasi

12-seminar mashg‘uloti. Parametrik qatorlarni tanlash mezonlari. Parametrik va o‘lcham qatorlarini asoslash yo‘llarini o‘rganish.

1.O’zbekistonda mahsulotlarni shtrixli kodlashtirish

2. O’zbekiston Respublikasida chiqarilgan mahsulotning shtrixli kodlarini .
3.Standartlashtirishning boshqaruv tizimi sifatidagi ahamiyatini izohlash.
4.Standartlashtirishning fan sifatidagi ahamiyatini izohlash.


Kalit (tayanch) so‘zlar: yalpi ishlab chiqarish, me’yoriy-texnik taminot, sanoat tarmoqlari.

Optimallashtirish nazariyasi. Ko'p o'lchovli optimallashtirish usullari

Operatsion maqsad Radioelektron uskunalar (rea) avtomatlashtirilgan zanjirli dizayni bilan parametrik optimallashtirishning taqdimot va amaliy ko'nikmalarini oladi. 1. Uslubiy ko'rsatmalar Ushbu ish radioelektron sxemalarni hisoblash, tahlil qilish va optimallashtirish usullari bo'yicha laboratoriya ishlarining uchinchi qismida. Kompleks quyidagi ishlarni o'z ichiga oladi: 1. Nodar salohiyati usulida radioelektron sxemalarni hisoblash. 2. Nodavlat potentsiallarining o'zgartirilgan usuli bilan elektron sxemalarni tahlil qilish. 3. Radioelektron ohanglarini parametrik optimallashtirish. 4. Tuman funktsiyalaridan foydalangan holda radioelektron sxemalarni tahlil qilish. Birinchi va ikkinchi laboratoriyada chastotani tahlil qilish, kuchlanishning o'zgarishi koeffitsientining sezgirligi aniqlandi, o'tish va pulli xususiyatlar avvalgi elementlarning parametrlari parametrlari parametrlari ko'rsatilgan. tanlangan (ko'rsatilgan yoki hisoblangan) eng yaxshi usulda. Ushbu hujjatda ishlab chiqarishni parametrlarini optimallashtirish texnik vazifa talablariga muvofiqligini ta'minlash uchun amalga oshiriladi. 2. Optimallashtirish nazariyasi 2.1. Rasmiy (matematik) Optimallashtirish muammosini belgilash (parametrik optimallashtirish) dizayn ob'ekti ichki parametrlarining maqbul nominal qiymatlarini hisoblash vazifasini hisoblash uchun odatiy holdir. Radioekturaviy uskunalardagi parametrlarni optimallashtirish vazifalari CAPR F (X), x noxd, (1) matematik dasturlash vazifalari uchun kamaytiriladi, xd \u003d (xx0 | ≥ 0, r (x) \u003d 0, k , R ‡)). Vektor X \u003d (X1, X2, .... xn) vektor nazorati (turli xil parametrlar) deb ataladi; F (x) - butun funktsiya (sifat funktsiyasi); XD ruxsat etilgan hudud; X0 - maqsad funktsiyasi aniqlanadigan joy; k (x) va r (x) funktsiyalari - cheklovlar. 4 ta so'zsiz muammo (1) - XD mintaqasida F (X) ning maqsadli funktsiyasining ekstreumini toping (x) ≥ 0 va m nisbati R (x) \u003d 0 . Maqsad funktsiyasi shakllantirilishi kerak. Dizaynning ob'ekti g'oyasi asosida: uning qiymati sifatini yaxshilash uchun kamaytirish kerak, keyin (1) minimallashtirish kerak (min) yoki keyin o'sish kerak (1) Maksimlash talab qilinadi (maksimal). Cheklovlar - XI\u003e XI min yoki Xi bilan bog'liq tengsizliklar< xi max , texnik vazifasi Xarakterli qiymat () o'rtacha belgisi. Diskret ballar to'plami uchun, maqsad funktsiyasi (x) ↓ (x, pi1 i)  yi)  yi) Mustaqil o'zgaruvchan P; Y (x, pi) - tanlab olish oralig'ining I-chi nuqtai nazaridan optimallashtirilgan xususiyatning qiymati; i - I-O nuqtasining boshqalarga nisbatan muhimligini aks ettiruvchi optimallashtirilgan xarakterning i-yil qiymatidagi og'irlik koeffitsienti (odatda 0)< i > bitta). Funktsiyani (3) va (4) o'rtacha kvadrat og'ish xususiyatlarining mazmunliligini ta'minlaydi. Funktsiya (4) y (x) ni hisoblashning sonli usullarida qo'llaniladi. Ba'zi optimallashtirish vazifalarida ba'zi belgilangan darajadagi optimallashtirilgan xususiyatidan ortiqcha yoki undan oshmasligi kerak. Ushbu optimallik mezonlari quyidagi funktsiyalar bilan amalga oshiriladi: - y (x)     0 da ko'rsatilgan F3 (x)  0; (Y  y (x)) 2 texnik jihatdan (X)  Yh *; 7 (5) - yb * yb * yb *) 2 da (y (x)  yB *)  0 *) ning kasallikning kasalligini ta'minlash uchun 2 da (6) yh *, yb * - Vazifli Y (x) uchun ruxsat etilgan maydonning pastki va yuqori chegaralari. Agar optimallashtirilgan xarakterli belgi qo'yilgan belgi (koridor) ni (koridorga) o'tkazilishi kerak bo'lsa, oldingi ikkita optimal mezonlar kombinatsiyasidan foydalaning: 0pyh * ③ y (x)  s * yB *; F (x) ↓ (y (x)  *) 2 texnik jihatdan (X)  Yh *, (Yh *  y (x)) 2, Ty (x)  Yh *. (7) Faqat egri chiziqning shaklini anglash kerak bo'lgan hollarda, doimiy vertikal ofsetni e'tiborsiz qoldiring, n f6 (x, pi)  S ni (x, pi) smenali mezondan foydalanadi. 2, (8) i 1  1  1 n *  (yi  y (x, pi)). I i rent maqsadli funktsiya turidan, hisoblash jarayonining muhim xususiyatlari va birinchi navbatda optimallashtirish jarayonining yaqinlashuviga bog'liq. Nazoratlangan parametrlar bo'yicha lotiyaviy maqsadli funktsiyalarning belgilari ruxsat etilgan hududda doimiy bo'lib qolmaydi. Shaklning maqsadli funktsiyalari uchun (4) va (8), bu holat ularning noaniqligilariga olib keladi. Shunday qilib, tuman dizayni bilan bog'liq vazifalarni hal qilishda maqsadli funktsiyalarning xususiyati ularning oqilona tabiati bo'lib, bu ko'proq hisoblash xarajatlariga olib keladi va optimallashtirish usulini tanlashda alohida e'tiborni talab qiladi. Maqsad xususiyatlarining yana bir xususiyati shundaki, ular odatda ko'p ekstremal va global minimal, mahalliy minimo. Elektron tumanlarning optimallashtirish vazifalarining xususiyati shundaki, ichki parametrlar o'zboshimchalik bilan qadriyatlarni qabul qila olmaydi. Shunday qilib, qarshilik ko'rsatuvchi va sig'imlarning qadriyatlari maksimal va minimal qiymatlar bilan cheklangan. Bundan tashqari, bir nechta tashqi parametrlardan odatda bitta asosiy ni tanlashi kerak, shuningdek, optimallashtirish, shuningdek, o'zgarishlarning ruxsat etilgan chegarasini belgilash uchun. 8 Cheklovlar bilan optimallashtirish vazifasi jarima vazifasini joriy etish orqali cheklovlarsiz optimallashtirish vazifasi bilan qisqartiriladi. Maqsad funktsiyasi MN R 1 K 1 1                                                                                                                    bu erda , k - boshqalarga nisbatan biron bir cheklovning muhimligini hisobga oladigan raqamli koeffitsientlar. Ular (1) dan tegishli tengsizlikni qondirish bilan nolga tenglar va boshqacha qiymatlarni olish; FI (x) - bu munosabatlar (2) - (8) fazilatlarning xususiyatlaridan biridir. Shunday qilib, ruxsat etilgan HD mintaqasidan chiqish minmalizatsiyalangan zanjir funktsiyasi va oraliq echimlarning o'sishiga olib keladi va Oraliq echimlar XD mintaqasi chegarasidagi to'siq tomonidan ushlab turiladi. "To'siq" ning balandligi  va  qiymatlari bilan belgilanadi, ular amalda amalda (1-1010). Katta darajadagi  va , ruxsat etilgan hududdan tashqariga chiqishi ehtimoli kamroq. Shu bilan birga, chegarada jarning qiyalik burchagining o'sishi minimallashtirish jarayonining yaqinlashayotganini sekinlashtiradi yoki to'liq buzadi.  va  ning maqbul qiymatlarini ko'rsatmasa, kichik qiymatlar bilan optimallashtirish, ularni ruxsat etilgan maydondan tashqarida olishda ularni ko'paytirish tavsiya etiladi. 2.4. Mehmonlarning optimal dizayni va sifat funktsiyasining optimal dizaynini hal qilish strategiyasi ko'pchilikning o'ziga xos xususiyatlariga ega, ularda ishlab chiqarilgan qurilmaning ichki va chiqish parametrlari, o'zgaruvchan parametrlarning katta o'lchami keltirilgan . Optimal dizayn vazifalarini hal qilish strategiyasi strategiya Global optimallashtirish tartib-qoidalarini, shuningdek, qidiruv va qayta moliyalashtirishning dastlabki bosqichlarida qo'llanilishini ta'minlaydi global echim Mahalliy algoritmlar bilan eng maqbul nuqtaning yaqinlashishi. Bunday strategiya global ekstreumning ahamiyatini aniqlashi va aniqlik bilan ishonchlilik va aniqlik bilan, hisoblashning qidiruv xarajatlarini sezilarli darajada kamaytirishga imkon beradi. Shu bilan birga, global qidiruv bosqichlari past aniqlik bilan amalga oshirilishi mumkin va mahalliy tushuntirish bosqichlari global ekstreumni jalb qilish sohasida olib boriladi, bu esa juda oz sonli hisob-kitoblarni talab qiladi. 2.5. Global qidiruv algoritmlari uchun global qidiruv algoritmlari, odatdagidek hisoblash 9 resurslarining kam xarajatlarini etarlicha qo'pol ravishda baholaydi va ekstreum pozitsiyasini aniqroq baholashning sezilarli darajada ko'payishini talab qiladi. 2.5.1. Tasodifiy qidiruv algoritmi - bu hisoblash jarayonini amalga oshirishning eng oson, global ekstreumni qidirish uchun global ekstreumni izlash uchun global ekstreumni qidirish uchun selektsiya bilan taqqoslash asosida global ekstreumni qidirish uchun global ekstreumni qidirish uchun global ekstreumni izlash algoritmi hisoblanadi olingan eng yaxshi variant. Algoritmning ishlash sifati ko'p jihatdan vektorlarni yaratish uchun ishlatiladigan bir xilparchali tasodifiy raqamlarning sensori xd 2.5.2 ni yaratadi. Monotonous global qidiruv algoritmi. Ushbu algoritmning ko'p qirrali optimallashtirish skanerlash joyini (Peno egri) qurilishi (peno egri) ni (peno egri) qurilishi asosida amalga oshiriladi, bu esa HDning ruxsat etilgan maydonining giperhubeidagi segmentni o'rnatadi. Speep, bir ma'noli va uzluksiz x (↓) ni (↓) amalga oshiriladi, bu har qanday vaqtda X  XD-ni olish imkonini beradi. Keyin F (x) ni minimallashtirish muammosi F (x) \u003d x (x) \u003d F (x (x dan)) ni tejashga mos keladi. Funktsiyani optimentatsiya qilish funktsiyasini global minimallashtirishni amalga oshirish uchun F (↓) ni tashkil etish uchun global qidiruv algoritmini monoton konvertsiyasini (↓) monoton o'zgartirishini amalga oshirish  shakli (↓) 2) 0, 5, (10) global ekstreumning joylashuvini saqlab qoladi, ammo funktsiyani juda tejaydi. Algoritm dastlabki 50-1009 Iteratsiyalar doirasida global ekverentni juda yaxshi baholaydi. Agar o'zgaruvchilar soni 5-7 dan oshmasa, eng yaxshi natijalar olinadi. Ba'zi hollarda ko'rib chiqilgan algoritm uchun eng yaxshi natijalarni logarifmik qonun uchun qidiruv maydonini o'zgartirishdan foydalanganda olish mumkin. Bunday o'zgarishlar, agar qidiruv chegaralari rea optimallashtirish muammolarida va agar ekstreum mintaqaning chegarasi yaqinida bo'lsa, unchalik ahamiyatli bo'lgan kattalikdagi tartibda farq qiladi. 2.5.3. Kodeksning skriptilayotgan algoritm - bu usulning asosiy g'oyasi olingan ma'lumotlarni to'plash va qayta ishlashda test punktlarini o'z ichiga olgan tavsif punktlarini o'z ichiga olgan tavsif punktlarini o'z ichiga olgan holda aniqroq nurlar mavjud. Tekshirish yo'nalishi maxsus griddan 10 kul rangda olib boriladi. Ko'rilgan algoritmda kul kodi panjarasi bo'yicha qidiruv sohasi an'anaviydan farq qiladi (o'zgaruvchilar soni 2 ga teng) va xarakterli nurlar doirasiga qo'shimcha ravishda. Rayslar sohaning markazidan HD mintaqasining chegaralariga yo'naltirilgan va shu bilan chegaralari uchun "shaffof". Ko'rib chiqilgan algoritmda bitta o'zgaruvchan o'zgaruvchilar uchun kerakli qadamni aniqlash uchun ishlatiladigan parametrlarning o'zgaruvchanligi uchun yagona sozlangan parametr mavjud. 2.6. Mahalliy qidiruv usullari va algoritmlari mahalliy qidiruvlar Mahalliy qidiruvlar eng yaqin mahalliy izohni topadi va ularning harakatlarining traektoriyasi maqsadli funktsiyaning boshlang'ich nuqtasini va xususiyatini tanlashiga bog'liq. 2.6.1. Nol buyurtma usullarining to'g'ridan-to'g'ri usullari (to'g'ridan-to'g'ri usullar) o'zlarining mustaqil ravishda asoslanadi, bunda qat'iy matematik asoslar mavjud emas va oqilona takliflar va empirik ma'lumotlar asosida quriladi. Nol buyurtmaning eng oddiy usuli - bu quyi nasl usuli (Gauss-Zeel). Har bir bosqichda barcha o'zgaruvchilar yozib olinadi, ulardan tashqari, maqsadli funktsiyaning minimal darajada belgilanadi. Optimallashtirish izchil o'zgaruvchilar o'zgaruvchilar tomonidan erishiladi. Ushbu algoritm maqsadli funktsiyada X1x2 turining ifodalari mavjud bo'lsa, samarasiz bo'ladi. Maqsad funktsiyasining analitik ifodasini olish uchun tuman dizayni vazifalari uchun, uning sxema tarkibiy qismlariga komponentlik xususiyatlari xarakterli va shuning uchun bu usul odatda qo'llanilmaydi. Tez yordam vazifalarini bajarish funktsiyalarida nol tartibli usullardan, yaxshi natijalar Rozenbrok usuli va koordinatalarni konversiya g'oyasini birlashtiradi. Ekstreumni izlash uchun eng yaxshi yo'nalish - bu jarohati bo'ylab harakat. Shuning uchun koordinata panterining birinchi tsiklidan keyin koordinata o'qlari aylantiriladi, shunda ulardan biri XK - XK - N, K \u003d n, 3n .... Rosenbrok usuli nuqtasi nuqtali haqida ma'lumot bermaydi. Shuning uchun hisobni (x) kamaytirilgandan keyin tugatiladi, yoki ma'lum bir tsikldan keyin kichik raqamlardan kam bo'ladi. Huku-Djivs usuli 1961 yilda ishlab chiqilgan, ammo baribir juda samarali va o'ziga xos. Maqsadli funktsiyaning minimal funktsiyasini izlash asosiy nuqtali atrofida qidirishni o'rganishning ketma-ketligidan iborat bo'lib, ular muvaffaqiyat bo'lsa, namuna. Ushbu protsedura quyidagi amallardan iborat: 1. Har bir o'zgaruvchini va har bir o'zgaruvchining boshlang'ich nuqtasini va har bir o'zgaruvchining boshlang'ich nuqtasini va har bir o'zgaruvchini tanlang 2. F (x) funktsiyasining mahalliy xatti-harakati to'g'risida ma'lumot olish uchun F (x) ni B1 tayanch nuqtasida hisoblang. Ushbu ma'lumotni qidirishning yo'nalishlarini namuna bilan topish uchun foydalaniladi, u funktsiyaning katta pasayishiga erishishga umid qilishingiz mumkin. F (x) funktsiyaning narxi quyidagicha: a) F (B1) funktsiyasining qiymati B1 bazaviy funktsiyasining qiymati; b) har bir o'zgaruvchi o'z navbatida o'zgarishlar bilan farq qiladi. Shunday qilib, f (B1 + u1) qiymati - X1 o'qi bo'yicha E1 birligi vektori hisoblanadi. Agar bu funktsiya qiymatlarining pasayishiga olib kelsa, B1 B1 + XE1 bilan almashtiriladi. Aks holda, F (B1 - u1) hisoblanadi va agar uning qiymati pasaysa, B1 B1 - XE1 tomonidan almashtiriladi. Agar qilmasa, funktsiya qiymatlarining pasayishiga olib kelmasa, B1 nuqtasi o'zgarishsiz qoladi va X2 o'q yo'nalishi bo'yicha o'zgarishlar o'zgaradi, ya'ni F (B1 + H2E2) funktsiyasining qiymati va boshqalar. Barcha n o'zgaruvchilar ko'rib chiqilsa, B2 yangi tayanch nuqtasi aniqlanadi; c) Agar b2 \u003d b1, i.e., Funktsiyaning pasayishi hech kimga erishilmadi, so'ngra tadqiqot bir xil tayanch B1 atrofida davom etadi. Qoida tariqasida, amalda dastlabki uzunlikdan 10 baravar kamayadi; d) agar b2-b1 bo'lsa, u namunani qidiring. 3. Tintuv paytida olingan ma'lumotlar qo'llaniladi va maqsad funktsiyasini minimallashtirish namunada ko'rsatilgan yo'nalishda izlash orqali yakunlanadi. Ushbu protsedura quyidagicha: a) harakat B2 bazasidan B2 - B1 yo'nalishi bo'yicha amalga oshiriladi, chunki ushbu yo'nalishda qidiruv F (X) funktsiyasining qiymati pasayishiga olib keldi. Shuning uchun funktsiyaning qiymatlari p1 \u003d b2 + (B2 - B1) hisoblangan. Umumiy holatda PI \u003d 2Bi + 1 - B BI; b) p1 (pi) atrofida o'rganish amalga oshiriladi; c) Agar 3-bosqichda eng kichik qiymat B2 taychchasidagi qiymatdan kam bo'lsa (umumiy harflar bilan), shundan so'ng, 3-qadam. takrorlandi va. Aks holda, qidiruv B2 (Bi + 1) nuqtadan namunada amalga oshirilmaydi. 4. Belgilangan vaqt uzunligi (bosqichlar uzunligi) kichik qiymatga qisqarganda minimal qidiruv jarayoni tugallanadi. 12 2.6.2. Ekstreumni topish uchun birinchi buyurtma usullarini optimallashtirish uchun gradient usullari derivativlardan foydalangan holda jiddiy matematik asosga ega. Ma'lumki, ekstremi topilsa, gradient bo'ylab harakatlanishga qaraganda yaxshiroq yo'nalishni yo'q. Aqtisodiy usullardan biri - Fletcher Pauellning usuli - rasmiy naslning o'ziga xos usuli bo'lgan Fletcher Pauell usuli hisoblanadi. Rasmiy Notanning usuli quyidagi bosqichlardan iborat: 1) boshlang'ich nuqtasi o'rnatiladi (vektor xk k \u003d 0); 2) f (xk) va f (xk) hisoblanadi; 3) f (x) ni F (x) yo'nalishda (xk) yo'nalishda o'zgartirish X yo'nalishi (xk) kamayadi; 4) k \u003d k + 1 ishonadi, f (xk) ning yangi qiymati hisoblanadi va jarayon 3-bosqichdan takrorlanadi. Mo'lning noqulayligi haqiqat funktsiyalari bilan minimal yondashuvni zigzag tabiatiga ega bo'lishi kerak va ko'p sonli iteratsiyalarni talab qiladi. Fleter Pauell usulining mohiyati shundan iboratki, ikkinchisidan boshlanadigan barcha iteratsiyalar bilan barcha iteratsiyalar bilan, F (x) va f (x) ning oldingi qiymatlari bilan bir-biriga mos keladi ) Yangi yo'nalishni aniqlash uchun ishlatiladi FX k  dk s li1, qaerda (11) [f (x k)] t   f (x k) d. [f (x k 1)] t  f (X K 1) Shunday qilib, naslning zigzagning xarakteri chiqarib tashlanadi va konvergentsiya tezlashmoqda. Ushbu algoritm dasturlash uchun oddiy va o'rtacha miqdordagi mashina xotirasi talab qilinadi (siz faqat oldingi qidiruv yo'nalishini to'ldirishingiz kerak). 2.6.3. Ikkinchi buyurtmani opverativ usulini opverativ usulini opverativ usulini optiverini optiverlashtirishning gradientlari umuman Nyuton usuli deb nomlanadi. F (x) funktsiyani bir qator Teylor va uchta a'zoga bo'linadi. Natijani quyidagicha yozaman: 1 F (Xk  x)  f (x nox) t ifk ḍ (x) tg k x 2 (12) farqni maksimal darajada oshirish kerak chap qismlar. Buni (12) farqlash orqali amalga oshirishi mumkin va natijani nolga tenglashtirishi mumkin: 13  f (x k) g dǐ  ḍḍh k  0, xg k x  f k. Ushbu tenglamani x-ga nisbatan lu-parchalanish usuli bilan hal qilish mumkin. Rasmiy ravishda, x   (g k) li1                  ḍī h \u003d g-1 bu erda. Qidiruv yo'nalishi endi biz hozir vektor s  x k       k u k ḍ k  k bilan birlashamiz. (13) minimal vaqtga o'tishda, gumbaz matritsasi ijobiy aniqlanadi va ishlatilishi mumkin. to'liq o'lcham Qalin dk \u003d 1 (i.e., Ski Yo'nalishda qidirish kerak emas). Ammo, minimaldan uzoqroq, Xessi Matritx ijobiy aniqlanmasligi mumkin. Bundan tashqari, ushbu matritsani hisoblash yuqori xarajatlarni talab qiladi. Shuning uchun, ushbu kamchiliklardan mahrum bo'lgan o'zgaruvchan metrik yoki kvaziuton bilan bo'lgan usullar, boshqa usullarning butun sinfi ishlab chiqiladi. Ushbu usullar anchadan beri ishlab chiqilgan, ammo faqat birlashtirilgan so'nggi paytlarda. Ular gradient bahoiga va gesse yoki unga qaytishning matritsasiga asoslangan. Yaqinlashish ijobiy ishonchni saqlab qolishning maxsus usulida dastlabki ijodkor matritsani o'zgartirish orqali erishiladi. Faqat minimal darajaga yetganda, natijada matritsalar jeme matritsasini (yoki unga qaytarish) yaqinlashadi. Ushbu sinfning barcha usullarida qidiruv yo'nalishi Nyutonning (13) shaklida bo'lgani kabi, qidiruv yo'nalishi aniqlanadi. Maslahat HK MATRIXga ko'ra, Maxsus formulaga ko'ra, HK + 1 matritsasiga ko'ra har bir iteratsiyada olinadi. Bunga misol sifatida, biz Devidon, Fleter va Pauell tomonidan olingan formulalarni beramiz va ba'zida DFP formulasi deyiladi:  2F F . . .  x1x n   x1x1 x1x 2  2F F . . . ① ② 1 matritsa Hesse - Ikkinchi derivativlarning matritsasi g (x)                2   n    . . . ① ② ③2f f f    x x x. . . x x  n 2 nn nn ー r (x) th k  t (x) t    t     ↑) Faqat (x) t   0,   0. Mana k \u003d fk + 1-FK. 3. Kompyuter tahlil dasturining tavsifi Dastur Windows operatsion tizimida ishlash uchun qulay grafik foydalanuvchi interfeysi mavjud. Dastlabki tavsif optimallashtirilgan elektron aylanish Ikkinchi laboratoriya ishlarini bajarishda yaratilgan fayldagi ma'lumotlar. Ushbu faylni yuklab olish va optimallashtirish uchun elementlarni tanlash orqali, elementlarning yangi qiymatlarini hisoblash. Hisoblashning to'g'riligi uchun mezon - bu maqsadli va real xususiyatlarining o'rtacha va real xususiyatlarining o'rtacha kvadratining og'ishi sifatida hisoblangan maqsadli funktsiyaning qiymati: amplitsion-chastota, o'tish yoki sezgir xususiyatlar. Dastur standart boshqaruv to'plamiga ega - menyu, asboblar paneli .... HTMLda laboratoriya ishi bo'yicha hisobot avtomatik ravishda yaratiladi. Eslatma. Dialog oynalaridagi barcha to'ldirilgandan so'ng, tugmani bosing.. Agar quyidagi oynada ko'rsatiladigan natijada tugmani bosish bilan mos kelmasa Oldingi bosqichlarga qaytishingiz va qidirish so'zlarini o'zgartirishingiz mumkin. 3.1. Dastur boshlanganda dasturni ishga tushirish dasturi boshlanadi, deraza fayl menyu satrida (1-rasm) saqlangan faylni ochishi kerak (1-rasm). 3.2. Xarajatni tavsiflovchi faylda optimallashtirish uchun vazifani belgilash uchun elementni optimallashtirish elementlarning parametrlarini, shu jumladan tranzistorni almashtirish sxemasini o'z ichiga oladi. Chap derazada parametrik optimallashtirish uchun o'zgartirilgan parametrlarni tanlang. Istalgan xususiyat, masalan, javob berish chastota qiymatlari (Hz) va tegishli daromad qiymatlari (DBda) belgilanadi. Keyingi bosqichda optimallashtirilmaganda parametrlarni o'lchashning dastlabki bosqichi (2-rasm). 15 guruch 1. Kirish faylining oynasi. 2. Optimallashtirish qiymatlarini tanlash bo'yicha oynasi 16 3.3. Optimallashtirish natijalari keyingi bosqichda, dastur hisob-kitob natijalarini anglatadi: maqsad funktsiyasining minimal funktsiyasining minimal funktsiyasi; Optimentatsiyadan oldin va keyin turli elementlarning parametrlari; Maqsad funktsiyasining hisob-kitoblari; Bosqich uzunligi va namunaviy qidiruvning pasayishi soni. Olingan natijalarning to'g'riligi uchun mezon maqsadli funktsiyaning minimal qiymati hisoblanadi. Bipomar tranzistor uchun u taxminan 10-7 I10-8 va dala tranzistori uchun, 10-4 i 10-5 (3-rasm) bo'lishi kerak (3-rasm). Agar optimallashtirish natijalari mos bo'lsa, unda biz keyingi bosqichga o'tamiz - amplitudas chastotasi yoki vaqt xususiyatlarini qurish (4, 6, 6,). To'g'ri aniqlash (joylashuv), RESning o'tkazish qobiliyati, I.E. Yuqori va pastki chegara chastotalari, shuningdek, vaqtinchalik jarayonlarning vaqtini aniqlash uchun hisob-kitoblar jadvallari mavjud (5-rasm). Anjir. 3. Optimallashtirishdan keyin hisoblash oynasi. 4. Oynada ACH anjucti 5. 18-jadvalda 5. Sch qadriyatlar. 6. Vaqt xarakterli oynasi 4. Laboratoriya miqdori 4.1. Tayyorlangan bosqichni bajarish tartibi 1. Tayyorlangan bosqichi mavhum ma'ruzalar, adabiy manbalarda optimallashtirish nazariyasini o'rganishni, ushbu ko'rsatmalarning 2-qismida optimallashtirish nazariyasini o'rganishni o'z ichiga oladi. 2. Ikkinchi bosqich nazariy ishlarni amalga oshirishni o'z ichiga oladi: - optimallashtirilgan RES tavsifiga qo'yiladigan talablarni shakllantirish; - sxemaning elementlari yoki elementlarini tanlash, uning parametrlari optimallashtirilgan deb taxmin qilingan parametrlar. 3. Optimallashtirilgan sxema tavsifi va parametrik optimallashtirish vazifasini optimallashtirish dasturini optimallashtirish. 4. Optimallashtirish. 5. Sxemaning xususiyatlarini optimallashtirilgan parametrlar bilan hisoblash. 6. Yakuniy bosqich. Ushbu bosqichda RES tavsiflari optimallashtirishdan oldin va keyin taqqoslanadi. Olingan materiallarga ko'ra, bosma nashrlarning majburiy qo'llanilishi bilan A4 formatining (297x210) varaqlari bo'yicha hisobot tuziladi. 4.2. Laboratoriya ishi bo'yicha vazifa 1. Ach ikkinchi laboratoriya ishlarida olingan AH kuchaytirgichini tahlil qilish natijalariga ko'ra ideal javob berish uchun talablar. Tartibli bo'limda mukammal chastota javobi va koordinatalarini belgilash uchun yo'lni tanlang. 2. Elementlar guruhini optimallashtirilgan deb hisoblagan parametrlar bilan belgilang. 5. Boshlang'ich ma'lumotlarni tayyorlash bo'yicha uslubiy ko'rsatmalar 5.1. Achning ikkinchi laboratoriya ishlarini bajarish paytida hisoblab chiqilgan, yuqori va pastki chegara chastotalari aniqlanadi va yuqori chastotali induktiv tuzatishning ta'siri aniqlanadi. 5.2. O'z parametrlari yuqori va pastki chegara chastotasini aniqlaydigan komponentlar, tarkibiy qismlar, tarkibiy qismlar aniqlanmoqda. 5.3. Zo'r xarakteristikasi sxema jadvalida (texnik topshiriqni) xarakteristikasi o'rnatilgan. Optimallashtirish punktlari tanlangan. Tarmoqli chegarada chastota referatsiyasining turini saqlash uchun siz shuningdek, ochkolarni va xarakteristikaning ushbu qismida ham kerak. 6. Hisobot tarkibi 1. Ishning maqsadi. 2. Optimallashtirishdan oldin boshlang'ich elektr tarmog'idagi va uning elementlarining parametrlari shaklida boshlang'ich ma'lumotlar. 3. Mashinani tahlil natijalari ro'yxati. 4. Natijalarni tahlil qilish. Xulosa. 7. O'z-o'zini boshqarish uchun savollar 1. Minimal funktsiyaning mavjudligi uchun zarur va etarli holatni nomlang. 2. Qanday qilib matritsani ijobiy aniqlaydi? 3. Nima uchun maqsadli funktsiya sifat funktsiyasini chaqiradi? 4. Maqsad funktsiyasining asosiy xususiyatini nomlang. 5. Parametrik sintez deb ataladi va qaysi parametr optimallashtirish deb ataladi? 6. Noqonuniy funktsiyani raqamli qidirish vazifasi nochofiqlik dasturining vazifalariga tegishli? 7. To'g'ridan-to'g'ri usullardan ekstreom funktsiyasini topishning gradient usullari o'rtasidagi farq nimada? 8. Global va mahalliy minimal tushunchani tushuntiring. 9. Radioelektron qurilmalarni parametrlarini optimallashtirish uchun qancha cheklovlar mavjud? 10. Koordinataning nasl usulini tushuntiring. 11. Big gradeklik usulidan gradular bilan birlashish usuli o'rtasida qanday farq bor? 12. Kanca-dagi "namunadan qidirish" da nimani anglatadi? 13. Iternativ optimallashtirish jarayoni yakunlanishi qanday mezonlar mavjud? 20 Adabiyotlar ro'yxati 1. Elektronikadagi avtomatlashtirilgan dizayn tizimlari: ma'lumot / E.V. Avdeev, A.T. EreMin, I.P. Nadankov, M.I. Qumlar; Ed. I.P.Norenkov. M.: Radio va aloqa, 1986. 368C. 2. Bund B. ni optimallashtirish usuli. Kirish kursi: har bir. ingliz tilidan M.: Radio va aloqa, 1988. 128s. 3. Vlax I., Singxal K. Elektron tumanlarni tahlil qilish va loyihalash uchun mashina usullari. M.: Radio va aloqa. 1988. 560 yil. 4. Mikrochimiya uchun vazifalarni to'plash: Avtomatlashtirilgan dizayn: universitetlar uchun qo'llanma / E. Anisimov, P.P. Azbel, A.B. Isoqov va boshqalar; Ed. Ichida va. Anisimova. L .: Leningrad Kafedra, 1991 yil. 224C. 5. Milliy dizayn / V.N. uchun dialog tizimlari. Anisimov, GD. Dmitrievich, K.B. Skobeltsyn va boshqalar; Ed. V.N. Anisimova. M.: Radio va aloqa, 1988.88.88. 6. Redevich V.D. Rakov V.K., KAPTUTAN V.I. Mashinaviy tahlillarni optimallashtirish: "kuchaytiruvchi qurilmalar" va "Radio qabul qiluvchilar" uchun o'quv qo'llanma. M .: 1981. 88C. 7. Mataniz / Tabueva bo'yicha qo'llanma V.A. Matematika, matematik tahlil: qo'llanma. Ekaterinburg: Ugtu-UPI, 2001. 494S. 8. Kiyko V.V. Kochkin v.f. Vdovkin K.A. Elektron sxemalarni o'zgartirishning o'zgartirilgan uslubi bilan tahlil qilish. Ekaterinburg: UGTA, 2004. 31c. 21.
Definatsiya: H. 1 - ishlab chiqarilgan stullar soni, H. 2 - qilingan jadvallar soni. Optimallashtirish muammosi quyidagicha:
45 H. 1 + 80 H. 2 → max,
5 H. 1 + 20 H. 2 ≤ 400 ,
10 H. 1 + 15 H. 2 ≤ 450 ,