CC BY
27
УДК 519.6 UDC 519.6
ИНТЕГРАЦИЯ ПРОБЛЕМНО- INTEGRATION OF THE PROBLEM-ORIENTED
ОРИЕНТИРОВАННОГО ПРОГРАММНОГО SOFTWARE IN CREATION OF TRAINING ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРИ СОЗДАНИИ SYSTEMS OF AUTOMATION OF DESIGNING
ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ FOR THE EXPERTS IN THE FIELD OF RADIO ПРОЕКТИРОВАНИЯ ДЛЯ СПЕЦИАЛИСТОВ В ELECTRONICS ОБЛАСТИ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ
Анциферова Валентина Ивановна Antsiferova Valentina Ivanovna
к.т.н., доцент Cand.Tech.Sci., lecturer
Воронежская государственная лесотехническая Voronezh State Academy of Forestry and Technologies, академия, Воронеж, Россия Voronezh, Russia
Представлены методы интеграции программного The methods of integration of the software for construc-обеспечения для построения учебно-методического tion of a training-methodical complex are submitted. комплекса. Данный комплекс учитывает требования The given complex takes into account the requirements разработчиков микроэлектроники и обеспечивает of the developers of microelectronics and provides with основными знаниями и навыками студентов для the basic knowledge and skills of the students for проектирования микросхем. Рассматриваются мето- designing microcircuits. The methods of creation of an ды создания оптимального комплекса. Этот ком- optimum complex are considered. This complex is ap-плекс применяется в учебном процессе plied in educational process
Ключевые слова: ПРОГРАММНОЕ Keywords: SOFTWARE, MICROELECTRONICS,
ОБЕСПЕЧЕНИЕ, МИКРОЭЛЕКТРОНИКА, TRAINING, OPTIMIZATION
ОБУЧЕНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ
В настоящее время для подготовки специалистов в области радиоэлектроники необходимо проводить занятия с использованием специальных обучающих средств, совокупность которых можно интерпретировать как учебно-методические обучающие комплексы. Наибольшую сложность такие комплексы имеют в сфере проектирования сложных технических объектов, например, микросхем, машин и оборудования и т.п. Основная их сложность состоит в учете всех требований системы проектирования с аппаратом моделирования и образовательного процесса, которые наиболее ярко проявляются при интеграции программного обеспечения [1,2]. Известно, то для создания, формирования и интеграции программных средств используется три подхода [3,4]. Первый заключается в интеграции лучших программных средств различных САПР на основе специально разрабатываемых общесистемных средств. Такой подход приводит к жесткой структуре САПР и рассчитан на конкретный маршрут проектирования определенного класса изделий. Второй
заключается в разработке САПР «под ключ» с максимально возможными средствами проектирования. Он очень громоздкий, требует значительных средств и финансирования и под силу только крупным разработчикам САПР. Третий подход заключается в разработке среды проектирования, на основе которой может создаваться собственная САПР, состоящая как из набора прикладных программных средств различных САПР, так и собственных разработок. Данное направление наиболее перспективно для дизайн-центров проектирования в России и отвечает сложившейся практике проектирования. Поэтому технология создания, формирования и интеграции программных средств будет осуществляться по третьему направлению. Для этого необходимо рассмотреть совокупность трех задач: структурный синтез среды САПР, проведение параметрической оптимизации ее параметров и построение оптимальных маршрутов проектирования. Причем последние две задачи решают одновременно и часто сводят к одной. САПР как сложная система характеризуется рядом особенностей их математического описания: 1) комбинаторная неопределенность при выборе оптимального варианта; 2) неопределенность в выборе критерия оптимизации за счет множественности и противоречивости технико-экономических требований; 3) неопределенность описания математических зависимостей характеристик системы от параметров и характеристик варьируемых компонентов структуры. Задачу создания САПР можно рассматривать как совокупность трех основных задач: 1) структурный синтез среды САПР; 2) параметрическая оптимизация (синтез параметров); 3) построение оптимальных маршрутов проектирования. Последние две задачи часто сводятся к одной. Тогда задача оптимизации структуры САПР сводится к адаптации базовых структур и оптимизации их параметров.
Задача структурного синтеза САПР является задачей многокритериальной оптимизации на множестве компонентов системы. Под решением задачи оптимального структурного синтеза САПР понимается минимиза-
ция (максимизация) векторного интегрального критерия оптимизации ф(г), характеризующего качество совместной работы компонентов.
Ф(г) = {ф1(2Х Ф^гХ..^ фт(г)} (1)
При этом интегральный критерий оптимизации (выбора) ф^) имеет вид функционала и описывается следующим образом:
Ф(г,у) = Е 1(х,у)+1(г,у) (2)
хег
где I = {1; (х, у)} - функционал качества, определяемый непосредственно на компонентах системы; I = {1;(г, у)} - функционал качества цепочек компонентов системы; у - вектор, характеризующий конкретное задание на проектирование (число узлов, класс схемы и т.д.); X - множество пакетов прикладных программ, х е X; Ъ - множество цепочек пакетов, ге Ъ, хе г, т - число рассматриваемых критериев. Причем чаще всего функционал I нельзя описать явно, т.к. он имеет случайную природу и характеризует совместимость компонентов САПР.
За основу решения задачи структурного синтеза можно взять математический аппарат многовариантной интеграции путем последовательного решения полученных в результате декомпозиции задачи структурного синтеза САПР четырех локальных задач синтеза Ь1 -Ь 4 при помощи соответствующих им локальных многовариантных оптимизационных моделей т1 -¡4. Задача Ь1 заключается в ограничении разнообразия множеств компонентов на обоих основных уровнях интеграции. Ее многовариантная оптимизационная модель ¡1\ имеет вид задачи о минимальном покрытии. Задача Ь 2 заключается в выборе оптимального варианта интеграции альтернативных компонентов на обоих уровнях интеграции. Ее многовариантная оптимизационная модель т 2 имеет вид задачи многокритериальной оптимизации с булевыми переменными. Задача Ь3 заключается в выборе порядка предшествования проектных операций. Она решается двумя метода-
ми: 1) задается упорядоченная последовательность номеров элементов (компонентов) в списке и необходимо каждому номеру поставить в соответствие компонент из списка элементов системы; 2) задается начальный компонент и необходимо найти оптимальный маршрут переходов между компонентами, входящими в список элементов. Ее многовариантная оптимизационная модель ¡ 3 для первого случая имеет вид задачи о назначениях, а для второго - вид задачи о коммивояжере. Задача Ь 4 заключается в группировке элементов множеств различных уровней интеграции в локальные маршруты проектирования и подсистемы САПР. Решение задачи возможно, если установлена количественная связь показателей системы (1 = 1, I) со значениями показателей ее компонентов.
Ц = ^(г,х1,...,хкХ VI =1,1 (3)
Для математического описания связей между характеристиками (показателями) системы и ее исходных компонентов используются следующие модели: 1) полиномиальной аппроксимации функциональных зависимостей на основе экспериментальных данных; 2) конечно-разностная аппроксимация дифференциальных уравнений в частных производных; 3) модели отношений в виде матриц смежности; 4) имитационные модели систем массового обслуживания на основе алгоритмов, моделирующих потоки однородных событий в соответствии с законами функционирования систем; 5) параметрические экстремальные модели. При этом используется нормативно-справочная, экспертная или статистическая информация. При создании САПР путем интеграции прикладных программ проектирования важное значение имеет задача выбора вида целевой функции (критерия оптимизации). Сложность данной задачи определяется следующими причинами [4-6]: 1) эффективность САПР оценивается, как правило, набором показателей, характеризующих отдельные стороны ее работы; 2) возникают проблемы формализации лингвистических оценок эффективности
САПР; 3) совместно используются качественные и количественные показатели качества САПР; 4) прямая зависимость между эффективностью САПР, качеством системы и ее компонентов отсутствует. В силу много-критериальности задачи оптимального структурного синтеза САПР критерий оптимизации является векторным и оценивает как процесс создания САПР, так и ее функционирование. В качестве его составляющих, характеризующих отдельные стороны САПР, наиболее часто используются следующие характеристики: 1) быстродействие; 2) размерность решаемых проектных задач; 3) надежность получения результатов; 4) время разработки или адаптации программ; 5) точность результатов; 6) качество проектных решений; 7) стоимость САПР. Интеграция при создании САПР проявляется на нескольких уровнях: 1) маршрут проектирования Ь; 2) организация обеспечений САПР - среда САПР - у.
РЧв^,...^...^ } j = й, (4)
7 = {С1,С2,...,С1,...,Ст }; t = 1Т, где j - номер варианта интеграции пакетов прикладных программ; Bj - j-й вариант маршрута проектирования; t - номер варианта среды САПР; С - ^й вариант среды проектирования.
Для более точного учета взаимодействия между компонентами внутри глобальных уровней интеграции их можно разбить на подуровни - локальные уровни интеграции. Каждому локальному уровню интеграции в результате объединения элементов этого уровня ак1 соответствует свое
множество компонентов - вектор альтернатив Ак:
Ак = (ак1,. ., ак1,. ., акЬк 1 к = 1,К; 1 = , (5)
где к - номер локального уровня интеграции; Ьк - число компонентов на к-м локальном уровне интеграции; К - общее число локальных уровней интеграции.
Структура САПР является сложной системой б, принадлежащей множеству Б, которое представляет собой отношение на непустых множествах альтернативных компонентов на каждом из уровней интеграции.
Б с А1 х А2 х...х Ак х...х АК; к = 1,К (6)
где с - знак отношения; х - знак декартова произведения.
Задача оптимального синтеза состоит в выборе наилучшего варианта € сочетания компонентов йк1, "к = 1,К различных локальных уровней интеграции из множества допустимых вариантов системы Б, осуществляющегося путем поэтапного исключения вариантов, не обеспечивающих заданных требований Ё*.
Под синтезом САПР будем понимать процесс получения различных допустимых комбинаций б элементов структуры САПР ак1 и взаимосвязей между ними в рамках списка Б . Под оптимальным синтезом САПР будем понимать выбор такого варианта € на множестве отношений проектных процедур и средств САПР £, для которого наилучшим образом обеспечивается выполнение заданных технико-экономических требований
^(£) = Е;*(1 = 1,1). Технико-экономические показатели каждого варианта системы определяются численными значениями некоторого набора характеристик системы (1 = 1, I). Поиск оптимального варианта приводит к необходимости решения многоальтернативной задачи, которое обеспечит выбор варианта системы с наилучшими (эффективными) характеристиками (1 = 1, I) при объединении элементов из множества вариантов интеграции Б .
Таким образом, задача оптимального структурного синтеза Ь является многокритериальной задачей дискретной многовариантной интеграции по множеству I скалярных критериев оптимизации у; (б),1 е I.
Модель интегрированной системы строится путем введения альтернативных булевых переменных:
1, если l - й элемент к - го уровня интеграции входит в данный
xkl = < n - й вариант системы;
0, в противном случае
Так как для конкретного варианта системы на каждом уровне интеграции может быть выбран только один элемент, то выполняется условие:
Lk ____
2Х, = 1, Vk = 1,K (7)
l=1
Взаимодействие между элементами каждого к -го уровня в процессе многовариантной интеграции оценивается посредством безусловных вероятностей их использования:
r \ Lk
Pk = (pkl,•••, Pki v-PkLt ] Pki = p( xki); Z Pki =1 (8)
i=1
Переходы между локальными уровнями интеграции характеризуются условными вероятностями использования их элементов Pkm :
Pm=(pm....pm, pi ] pm=p( x„ / y-m, ) (9)
Где ykm представляет из себя кортеж из m элементов, выбранных на
предшествующих данному xkl локальных уровнях интеграции, который будем называть условием m -го порядка для элемента xkl :
УИ = (xk-1,l1 ,Xk - 2,l2 ,...,Xk - m,lm ] Vm £ K (10)
Для измерения степени разнообразия перечисленных множеств, связанных вероятностными соотношениями, используется энтропия. Разнообразие локальных уровней интеграции измеряется энтропией независимых вариантов:
H(Ak) = -Z pMlgpM; Vk = 1,K (11)
l=1
L
а разнообразие многовариантной интеграции измеряется энтропией комбинаций локальных уровней интеграции при учете их взаимного влияния - энтропией многовариантной интеграции - Н (5):
К-1 К-1
Н(Б) = ЩА^А,,...^) = 2 2 НДк(А„) + Н(Ак) (12)
п=1к=п+1
При этом взаимодействие вариантов различных локальных уровней интеграции оценивается условной энтропией разнообразия вариантов на п -м локальном уровне при выборе компонента из к -го локального уровня.
НАк(Лп) = -2]Рк1 ЕР^п/Хк^ёР^п/Хи) (13)
1=1 j=1
Для достижения максимальной надежности процесса многовариантной интеграции необходимо минимизировать энтропию многовариантной интеграции Н(5). Общая структура многовариантной оптимизационной модели имеет вид:
У11 (хк1) ® ехй-; у12(хк1) < Ь12
¿к Г1 — -----
2хк1 = 1;хк1 = |0; "к = 1,К;1 = 1,ьк (14)
I с I2 с ^1 е I1;12 е I2
где ^ - множество индексов характеристик средств проектирования и контроля САПР ИЭТ, требования к которым формализуются в виде критериев оптимизации; !2 - множество индексов характеристик средств проектирования и контроля САПР ИЭТ, требования к которым формируются в виде ограничений; у 1 - 1-й скалярный критерий оптимизации.
Условием адекватности данной модели т задаче структурного синтеза САПР Ь является неравенство:
Н(р) < над (15)
где Н(т) - энтропия, соответствующая процессу рационального выбора на основе многовариантной оптимизационной модели.
Рассмотрим задачу b 2 и ее локальные многовариантные модели интеграции m 2. Оптимальный выбор в задаче b 2 при рассмотрении процесса интеграции на двух глобальных уровнях интеграции проводится следующим образом. По условию P{yi(x1^,x2^) = F*}® max выбираются компоненты на обоих уровнях интеграции £n ,€2l и вычисляются величины:
У im =j1(€ii1,€2!2);li = 1,L1;12 = 1,L2 (16)
Выбирается значение вектора U“ характеризующее оптимальные параметры средств САПР, которые обеспечивают минимизацию суммы квадратов неувязок критериев оптимизации в задаче структурного синтеза интегрированной системы, по условию
Ф і = (Уі(иа) - У im)2 ® min (17)
Если моделью m2 индуцирует сложный опыт A с энтропией, отвечающей условию адекватности (17), то она имеет вид:
рі¥і(Уі =Фі(Хц1,Х2і2)) = Fi*;i є I}® max; Фг(U) ® min;i = 1,1
Е хПі = 1;І! = ^Ц;
її =і
* _(і. (18)
Ех2ї2 = 1;ї2 = ^^^кї = ] п;
І2 =1 І0
итіп £ и‘ £ итах
где итіп, итах определяют диапазон изменения і -го скалярного критерия оптимизации уі.
Если модель индуцирует сложный опыт A при k = 2, 1 = 1,Lk :
— n
о;
р{Уі(Фі(Хі)) = F;*;i є і}® max; Fi(U) ® min;i = 1,I;xi =
Umin < U; < Umax;i = 1,I (19)
L
Условием адекватности данных локальных моделей /и2 задаче Д является неравенство (15). При этом число вариантов подлежащих выбору
Ь2 ---- -----
N = П11П1 2;11 = 1,Ь1;12 = 1,Ь2, а априорная энтропия равна:
11 =1 12 =1
Ь2 ----- -----
И(р2) = ЕІОВІ1 + Е І0ВІ2;І1 = 1>Ц;І2 = 1^ (20)
І1 =1 І2 =1
Размерность многовариантных оптимизационных моделей /и2 оценивается соотношениями:
N = Ц + Ь2;Кт = Ц;т = 1,Ц; Кт = Ь2;т = ЦйК
(21)
для первого случая и
N > Е^ + Е1^'
>1=11оё 2 £1^2’ (22)
к = 2; "ї1 = 1,Ь1;ї2 = 1,Ь2
для второго. В первом случае с учетом (15) и (20) имеем:
Ь2
Н(р2) = Е1^1! + 2210ё12 < Н(^2) <
11 =1 12 =1
N Ц N
< Е 10ёН, = Е1оёЮ + Е 10ёСО
(23)
где ^ - число простых опытов, соответствующих элементам первого уровня интеграции; ^ - число простых опытов, соответствующих элементам второго уровня интеграции.
В соответствии с (21) вводятся булевы переменные (18).
1, если I - й элемент множества компонентов на первом уровне
х,, = -
* —
интеграции обеспечивает выполнение Г. (/ = 1,1);
0, в противном случае
1, если I - й элемент множества компонентов на втором уровне интеграции
x2l2
*
обеспечивает выполнение F. (i = 1,1);
0, в противном случае Поскольку по индексу 1 сложный опыт А является дизъюнктивным, на
совокупность булевых переменных при заданном к накладывают следующие ограничения, отраженные в моделях (14) и (18):
----
2x1,1 = 1;1 = 2x212 = 1;12 = 1,Ц (24)
11 -1 1, =1
Два типа оптимизационных моделей /и2 для задачи Ь2 зависят от следующих обстоятельств: 1) степень неопределенности требований к показателям системы; 2) количество показателей, учитываемых в задаче выбора; 3) способы задания характеристик элементов. Модели (18) и (19) эффективны при одновременном синтезе среды САПР и маршрута проектирования, когда в качестве варьируемых компонентов выступают два множества: элементы среды САПР и пакетов прикладных программ В случае перехода от двухуровневой интеграции к К локальным уровням интеграции, задача структурного синтеза САПР заключается в отыскании оптимально-
го сочетания € элементов структуры САПР akl,k = 1,K, для которых векторный критерий оптимизации принимает наилучшие с точки зрения постановки задачи значения у и имеет вид:
ор^ОД (€1i1,..., (€kik))}= F(€) = F (25)
где € - оптимальный вариант системы, полученный в результате интеграции компонентов a kl, F - соответствующий вектор, отражающий наиболее предпочтительное качество для системы €, opt - оператор, определяющий принципы оптимальности путем выбора управляющих стратегий проектировщиком. Данная задача соответствует локальной задаче b 2 многовариантной интеграции (с ограничениями) и может быть формализована и решена с использованием модифицированной модели m 2 и соотношений
(18-22). Благодаря такому подходу был интегрирован программноаппаратный комплекс, который использует основные программные модули САПР Cadence и отечественные разработки аппарата моделирования радиационных эффектов [7-8]. Данный комплекс был внедрен в НИИ Электронной техники для студентов направления подготовки «Информационные системы и технологии», а также дополнительного образования «Разработчик профессионально-ориентированных компьютерных технологий».
Список литературы
1. Анциферова В.И. Концепция подготовки специалистов в области радиоэлектроники в современных условиях / В.И. Анциферова // Межвузовский сборник научных трудов «Моделирование систем и информационные технологии».- Воронеж: Издательство «Научная книга» 2010. Вып.6. С. 116 - 119.
2. Анциферова, В.И. Анализ подготовки специалистов по радиоэлектронике для научно-производственных и коммерческих структур в современных условиях / В. И Анциферова., В.К.Зольников // Моделирование систем и процессов. 2009. № 3-4. С.5-12.
3. Анциферова В. И. Математическое моделирование поиска документов / В.И.Анциферова // Системы управления и информационные технологии, N1.2(35). 2009. С. 212-215.
4. Анциферова В.И. Моделирование поиска документов / В.И. Анциферова // Информационные технологии моделирования и управления. 2009. № 3(55). С.353 - 358.
5. Анциферова В.И. Оптимизация формирования учебных планов и составление расписаний / В.И. Анциферова // Информационные технологии моделирования и управления. 2009. № 1(53). С.8 - 15.
6. Ачкасов, В. Н. Разработка средств автоматизации проектирования специализированных микросхем для управляющих вычислительных комплексов двойного назначения : монография / В.Н. Ачкасов, В.М. Антимиров, В.Е. Межов, В.К. Зольников. -Воронеж: Воронежский государственный университет, 2005. - 240 с.
7. Зольников, К. В. Проблемы моделирования базовых элементов КМОП БИС двойного назначения / К. В. Зольников // Моделирование систем и процессов. 2010. №3-4. С. 20-27.
8. Смерек, В.А. Разработка средств повышения радиационной стойкости и создание радиационно-стойких СБИС. / В. А. Смерек // Моделирование систем и процессов . 2010. № 3-4. С. 31-33.
