Интеграция проблемно-ориентированного программного обеспечения при создании обучающих систем автоматизации проектирования для специалистов в области радиоэлектроники

Размещено на http://www.allbest.ru/

ИНТЕГРАЦИЯ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРИ СОЗДАНИИ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ДЛЯ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Анциферова Валентина Ивановна

Представлены методы интеграции программного обеспечения для построения учебно-методического комплекса. Данный комплекс учитывает требования разработчиков микроэлектроники и обеспечивает основными знаниями и навыками студентов для проектирования микросхем. Рассматриваются методы создания оптимального комплекса. Этот комплекс применяется в учебном процессе

Ключевые слова: программное обеспечение, микроэлектроника, 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 минимизация (максимизация) векторного интегрального критерия оптимизации , характеризующего качество совместной работы компонентов.

(1)

При этом интегральный критерий оптимизации (выбора) имеет вид функционала и описывается следующим образом:

(2)

где - функционал качества, определяемый непосредственно на компонентах системы; - функционал качества цепочек компонентов системы; - вектор, характеризующий конкретное задание на проектирование (число узлов, класс схемы и т.д.); - множество пакетов прикладных программ, ; - множество цепочек пакетов, , , - число рассматриваемых критериев. Причем чаще всего функционал 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 при помощи соответствующих им локальных многовариантных оптимизационных моделей . Задача заключается в ограничении разнообразия множеств компонентов на обоих основных уровнях интеграции. Ее многовариантная оптимизационная модель имеет вид задачи о минимальном покрытии. Задача заключается в выборе оптимального варианта интеграции альтернативных компонентов на обоих уровнях интеграции. Ее многовариантная оптимизационная модель имеет вид задачи многокритериальной оптимизации с булевыми переменными. Задача заключается в выборе порядка предшествования проектных операций. Она решается двумя методами: 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 для первого случая имеет вид задачи о назначениях, а для второго - вид задачи о коммивояжере. Задача заключается в группировке элементов множеств различных уровней интеграции в локальные маршруты проектирования и подсистемы САПР. Решение задачи возможно, если установлена количественная связь показателей системы со значениями показателей ее компонентов.

программный обеспечение микроэлектроника микросхема

(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 многокритериальности 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 ; 2) организация обеспечений САПР - среда САПР - .

,(4)

,

где - номер варианта интеграции пакетов прикладных программ; - -й вариант маршрута проектирования; - номер варианта среды САПР; - -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 соответствует свое множество компонентов - вектор альтернатив :

,(5)

где - номер локального уровня интеграции; - число компонентов на -м локальном уровне интеграции; - общее число локальных уровней интеграции.

Структура САПР является сложной системой , принадлежащей множеству , которое представляет собой отношение на непустых множествах альтернативных компонентов на каждом из уровней интеграции.

(6)

где - знак отношения; - знак декартова произведения.

Задача оптимального синтеза состоит в выборе наилучшего варианта сочетания компонентов , различных локальных уровней интеграции из множества допустимых вариантов системы , осуществляющегося путем поэтапного исключения вариантов, не обеспечивающих заданных требований .

Под синтезом САПР будем понимать процесс получения различных допустимых комбинаций элементов структуры САПР и взаимосвязей между ними в рамках списка . 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 . Технико-экономические показатели каждого варианта системы определяются численными значениями некоторого набора характеристик системы . Поиск оптимального варианта приводит к необходимости решения многоальтернативной задачи, которое обеспечит выбор варианта системы с наилучшими (эффективными) характеристиками при объединении элементов из множества вариантов интеграции .

Таким образом, задача оптимального структурного синтеза является многокритериальной задачей дискретной многовариантной интеграции по множеству скалярных критериев оптимизации .

Модель интегрированной системы строится путем введения альтернативных булевых переменных:

Так как для конкретного варианта системы на каждом уровне интеграции может быть выбран только один элемент, то выполняется условие:

(7)

Взаимодействие между элементами каждого -го уровня в процессе многовариантной интеграции оценивается посредством безусловных вероятностей их использования:

(8)

Переходы между локальными уровнями интеграции характеризуются условными вероятностями использования их элементов :

(9)

Где представляет из себя кортеж из элементов, выбранных на предшествующих данному локальных уровнях интеграции, который будем называть условием -го порядка для элемента :

(10)

Для измерения степени разнообразия перечисленных множеств, связанных вероятностными соотношениями, используется энтропия. Разнообразие локальных уровней интеграции измеряется энтропией независимых вариантов:

(11)

а разнообразие многовариантной интеграции измеряется энтропией комбинаций локальных уровней интеграции при учете их взаимного влияния - энтропией многовариантной интеграции - :

(12)

При этом взаимодействие вариантов различных локальных уровней интеграции оценивается условной энтропией разнообразия вариантов на -м локальном уровне при выборе компонента из -го локального уровня.

(13)

Для достижения максимальной надежности процесса многовариантной интеграции необходимо минимизировать энтропию многовариантной интеграции . Общая структура многовариантной оптимизационной модели имеет вид:

(14)

где - множество индексов характеристик средств проектирования и контроля САПР ИЭТ, требования к которым формализуются в виде критериев оптимизации; - множество индексов характеристик средств проектирования и контроля САПР ИЭТ, требования к которым формируются в виде ограничений; - -й скалярный критерий оптимизации.

Условием адекватности данной модели задаче структурного синтеза САПР является неравенство:

(15)

где - энтропия, соответствующая процессу рационального выбора на основе многовариантной оптимизационной модели.

Рассмотрим задачу и ее локальные многовариантные модели интеграции . Оптимальный выбор в задаче при рассмотрении процесса интеграции на двух глобальных уровнях интеграции проводится следующим образом. По условию выбираются компоненты на обоих уровнях интеграции и вычисляются величины:

(16)

Выбирается значение вектора характеризующее оптимальные параметры средств САПР, которые обеспечивают минимизацию суммы квадратов неувязок критериев оптимизации в задаче структурного синтеза интегрированной системы, по условию

(17)

Если моделью индуцирует сложный опыт с энтропией, отвечающей условию адекватности (17), то она имеет вид:

(18)

где , определяют диапазон изменения -го скалярного критерия оптимизации .

Если модель индуцирует сложный опыт при , :

(19)

Условием адекватности данных локальных моделей задаче является неравенство (15). При этом число вариантов подлежащих выбору , а априорная энтропия равна:

(20)

Размерность многовариантных оптимизационных моделей оценивается соотношениями:

(21)

для первого случая и

(22)

для второго. В первом случае с учетом (15) и (20) имеем:

(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).

Поскольку по индексу сложный опыт является дизъюнктивным, на совокупность булевых переменных при заданном накладывают следующие ограничения, отраженные в моделях (14) и (18):

(24)

Два типа оптимизационных моделей для задачи 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 локальным уровням интеграции, задача структурного синтеза САПР заключается в отыскании оптимального сочетания элементов структуры САПР , для которых векторный критерий оптимизации принимает наилучшие с точки зрения постановки задачи значения и имеет вид:

(25)

где - оптимальный вариант системы, полученный в результате интеграции компонентов , - соответствующий вектор, отражающий наиболее предпочтительное качество для системы , - оператор, определяющий принципы оптимальности путем выбора управляющих стратегий проектировщиком. Данная задача соответствует локальной задаче многовариантной интеграции (с ограничениями) и может быть формализована и решена с использованием модифицированной модели и соотношений (18-22). Благодаря такому подходу был интегрирован программно-аппаратный 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.

Размещено на Allbest.ru