Виды тренажеров: Самые эффективные кардиотренажеры: рейтинг кардиотренажеров

Лучшие силовые тренажеры, каталог и виды на все группы мышц, как выбрать и заниматься

Основные направления деятельности нашей компании заключаются в разработке и продаже оборудования для оснащения атлетических залов любой специфики оптом и в розницу. В каталоге интернет-магазина в двух линейках представлены спортивные силовые тренажеры, предназначенные для бодибилдеров, пауэрлифтеров и любителей фитнеса. Каждая модель рассчитана на постоянное интенсивное использование и долгий срок службы, поэтому идеально подходит для коммерческих и муниципальных учреждений.

Виды силовых тренажеров

Грузоблочные станки

Данная группа идеально подходит для новичков за счет автоматизации нагрузки и траектории движений. Принцип работы таких устройств считается самым безопасным. Упражнения на них оказывают изолированное воздействие на конкретные мускулы. Нагрузку обеспечивают стальные плитки, которые движутся по направляющим вверх-вниз с помощью троса. Чтобы изменить вес, нужно переместить фиксирующий штырь.

Модели на свободных весах

По внешнему виду и способу действия похожие на грузоблочные станки. Основное отличие – принцип нагружения. В данном случае в качестве отягощений применяются блины. Они навешиваются на специальные накопители, предусмотренные конструкцией оборудования. Как и в случае предыдущего типа, занятия на них точечно воздействуют на конкретный участок тела.

Устройства для работы с собственной массой

К этой категории относятся турники, брусья, скамьи для пресса и гиперэкстензии. Как понятно из названия, в качестве нагрузки выступает собственный вес пользователя. Несмотря на это, изменяя угол наклона в процессе занятий на скамье, или хват, подтягиваясь на турнике, можно успешно варьировать нагрузку, направляя ее на те или иные участки прорабатываемой группы.

Дополнительное оборудование

Сюда входят различные силовые рамы, стойки, скамьи для жима, лавки Скотта. Они обеспечивают правильность выполнения упражнений со свободными весами и безопасность спортсменов. К примеру, такой многофункциональный комплекс для всех групп мышц, как машина Смита, позволяет проводить комфортные и травмобезопасные тренировки со штангой, помогая подготовиться к тяжелой базе.

В основе занятий на таких устройствах лежит один принцип – воздействие на мускулатуру тела посредством применения нагрузки или собственного веса. Они позволяют достичь общих целей – развить и укрепить мышцы, избавиться от лишнего веса, улучшить общее состояние здоровья. Если вы занимаетесь оснащением фитнес-центра, но не знаете, как выбрать хорошее оборудование отечественного производства.

Выпускаемая продукция представляет собой как универсальные конструкции, так и узконаправленные станки, что следует из их названий. На сегодняшний день мы занимаем лидирующие позиции в рейтингах лучших российских поставщиков и предлагаем только качественные, актуальные для данной области рынка решения. Исследуя и внедряя новые технологии, наши специалисты изготавливают силовые тренажеры для всех групп мышц, благодаря чему выбор клиентов всегда отвечает их потребностям.

Создание оборудования для спорта – процесс сложный и трудоемкий, разбитый на несколько этапов, каждый из которых строго контролируется. Наша ответственность и внимательность – это залог безопасности и здоровья пользователей, поэтому здесь не может быть ошибок. Мы не экономим на материалах и комплектующих, применяем высокоточные станки с ЧПУ, имеем собственные линии порошковой покраски и гальванической обработки, сами изготавливаем грузовые стеки, мягкие элементы и резино-технические изделия.

С точки зрения качества исполнения и функционала силовые тренажеры нашей фирмы могут конкурировать с зарубежными аналогами, однако их стоимость на порядок ниже. Этот факт позволяет делать выгодные предложения владельцам спортивных заведений по всей России и сотрудничать на постоянной основе. Реализуемые модели не требуют обслуживания и длительное время могут работать в режиме интенсивной эксплуатации без поломок и сбоев; представляя собой современные инженерные решения, они подходят под многие концепции залов.

Достоинства нашей продукции

Надежность и безопасность

Мощные конструкции обладают высокой нагрузочной способностью. Выполняемые на силовых станциях движения совершаются в рамках технически верной амплитуды, с равномерным сопротивлением и комфортной изоляцией работающих мышц. Страховочное оборудование позволяет делать базовые упражнения без риска уронить снаряд и получить травму.

Вариативность опций

Ассортимент товаров действительно широкий, так как мы знаем, какие модели в обязательном порядке должны быть в тренажерном зале. Наши нагружаемые и грузоблочные машины – это специализированные и комбинированные, а также многофункциональные станки, на которых можно делать комплекс эффективных упражнений для верхней и нижней частей тела.

Возможность настройки

Помимо выбора сопротивления, в силовых тренажерах можно отрегулировать высоту сидений, положение опорных спинок и валиков. Это позволяет адаптировать модели под рост и комплекцию пользователей, создать условия для продуктивных тренингов и решения поставленных задач. Таким образом снимаются ограничения в использовании станков.

Современный дизайн

Презентабельный и оригинальный вид конструкций отлично сочетается с их эргономичностью. При создании оборудования учитываются популярные тенденции как в области производства, так и в способах оформления. В итоге достигается лаконичность стиля, где внимание уделено буквально каждой мелочи и все детали имеют практическую ценность.

Специальное предложение

Благодаря солидной производственной базе наша компания успешно реализует и такую услугу, как изготовление на заказ. Это означает, что у нас можно оформить заявку на профессиональные силовые тренажеры, которые будут иметь необходимые покупателю габариты, цветовые решения и другие параметры. Мы поможем укомплектовать любой спортзал, а если требуется модель для дома, посоветуем хорошие компактные варианты. Срок исполнения и сколько стоит подобная разработка в индивидуальном порядке рассчитывает менеджер.

Также наши сотрудники могут создать модель по эскизу / чертежу / макету клиента, внеся при согласовании дополнения и корректировки. Зачастую это бывает актуально, если речь идет об оснащении небольших концептуальных клубов для мужчин и женщин. Базовый набор оборудования в таких заведениях может отличаться от стандартного, но в любом случае оно изготавливается согласно требованиям безопасности эксплуатации, проходит проверки на прочность в заводских условиях и тестируется непосредственно перед поставкой.

Силовые тренажеры: виды и описания

Далее мы рассмотрим классификацию представленных в каталоге конструкций на основе целевого назначения, разберем принципы их работы и нюансы использования.

Представляя собой одну из крупнейших мышечных групп, мускулатура спины отвечает за прямохождение, гибкость и подвижность тела, защищает позвоночник и обуславливает осанку. Хорошо развитые, крепкие спинные мускулы – это прежде всего здоровье человека. Работа же над коррекцией их формы и увеличением объема несет скорее эстетическую функцию.

Основные виды:

Вертикальная тяга

Варианты исполнения упражнения: тяга сверху к груди или за голову. При наличии широкой и узкой рукоятей хват может быть прямым, обратным и параллельным.

Целевые мускулы: широчайшие, ромбовидные и трапециевидные.

Горизонтальная тяга

Упражнение фронтальная тяга является формирующим. Используя разные рукоятки, можно менять хват и прокачивать разные участки мышц.

Целевые мускулы: широчайшие (еще их называют «крылья»).

Рычажная тяга

Станок оснащен независимыми рычагами и позволяет по-разному нагружать мышцы.Тяга в горизонтальной плоскости хорошо прорабатывает средний отдел спины.

Целевые мускулы: широчайшие.

Т-образный гриф

Упражнение тяга Т-грифа развивает мощь спины и способствует росту мускулатуры. Занятия на тренажере позволяют исправить асимметрию мышц.

Целевые мускулы: широчайшие, ромбовидные и трапециевидные.

Гиперэкстензия

Виды конструкций: классические горизонтальные и наклонные. Упражнение эффективно как разогревающее и реабилитационное.

Целевые мускулы: разгибатели спины (поясничный отдел).

Гравитрон с противовесом

Упражнения аналогичны подтягиваниям на турнике, но более комфортны и безопасны. Система противовеса позволяет разучивать технику и увеличивать нагрузку постепенно.

Целевые мускулы: верхний и средний отделы спины.

Тяжелоатлетам и пауэрлифтерам тренировки спины необходимы для обеспечения возможности работать с большими весами – поднимать, удерживать и выжимать штанги. Бодибилдеры стремятся к созданию эффектного рельефа и V-образного силуэта. Представителям других видов спорта укрепление спины также позволяет улучшить соответствующие показатели.

Кардиотренажеры для фитнес и спортзалов

Вид:

• Беговая дорожка
• Велотренажер
• Гребной тренажер
• Спин-байк
• Степпер
• Теннисный стол
• Функциональный тренинг
• Эллиптический

Группа:

• Аксессуары для тренинга
• Доска для записей
• Комплекс
• Стойка для аксессуаров

Производитель:

• Body Craft
• Carbon
• DFC
• DONIC
• Infiniti
• Johnson Health Tech
• Jörgen Svensson
• Neotren GmbH
• NordicTrack
• Pro-Form

показать

Питание:

• Батарейки
• Встроенный генератор
• Не требуется
• От сети (220 В)

Система нагружения:

• Автоматическая
• Аэродинамическая
• Аэромагнитная
• Генераторная
• Гидравлическая
• Магнитная
• Магнитная с электроприводом
• Механическая

Допустимый вес пользователя (кг):

Показать

Тренажеры для дома — как выбрать идеальный экземпляр (85 фото)

Спортивные тренажёры для дома – это оптимальное решение для следящих за своей физической формой людей, готовых для данной цели выделять каждый день около часа своего времени.

Они позволяют не тратить часы на посещение тренажёрного зала и заниматься спортом в домашней обстановке.

Содержимое обзора:

Преимущества тренажёров для дома

• Они позволяют работать над фигурой в любое, подходящее для вас время. Это могут быть даже ночные часы.
• В ценовом отношении они выгоднее ежегодной покупки абонемента в тренажёрный зал для всех домашних.
• Они гигиеничнее своих аналогов в фитнес-центрах.

Какой тренажёр выбрать для дома

Покупая тренажер, нужно обратить внимание на следующие моменты:

• размеры тренажёра;
• возможность его трансформировать;
• количество выполняемых функций и присутствие цифрового дисплея;
• подходящие для всех ваших домашних характеристики спортивного снаряда;
• качество материала, надёжность сборки и тренажёра в целом.

Разновидности тренажёров в зависимости от вида нагрузки

По фото тренажёров для дома в Интернете можно увидеть, что все тренажеры разделяют на следующие типы:

• Тренажёры с механическим видом распределения нагрузки. Имеют простую конструкцию и невысокую цену. Минус – шум, который они создают при работе, и невозможность установки полноценного цифрового дисплея с тренировочными программами.
• Тренажёры с магнитным приводом. Преимущество – отсутствие шума при работе. Недостаток – более высокая стоимость.
• Тренажёры с электромагнитным видом распределения нагрузки. Достоинство – автоматическое снижение нагрузок на завершающем этапе тренировки.

Основные критерии, с которыми нужно определиться перед приобретением тренажёра – это количество денег, которые вы готовы потратить на его покупку, и набор необходимых вам функций.

Виды домашних тренажёров

Беговая дорожка

Идеально подходит, чтобы поддерживать фигуру в отличном состоянии. Ее возможно использовать и для бега, и для ходьбы – то есть для совершения естественных для человека движений. Она позволяет потратить довольно много энергии без особо тяжелой нагрузки, укрепляет легкие, сердце и сосуды, повышает тонус мышц.

Беговая дорожка не требует каких-либо предварительных подготовительных действий.

Минусы:

• Дороговизна.
• Высокий уровень шума при работе.
• Довольно большие размеры и вес.
• Не рекомендуется людям с проблемными суставами и позвоночником.

Эллиптический тренажер для дома

Эллипсоид имитирует движения человека на лыжах.

Он относится к тренажёрам для дома на все группы мышц. При этом суставы и позвоночник испытывают минимальные нагрузки.

 Занятия позволяют отлично поддерживать форму.

Минусы:

• Размеры эллипсоида меньше, чем у беговой дорожки, но все равно достаточно большие.
• Цена складного варианта значительно выше.
• Эллиптический тренажёр также не относится к бесшумным спортивным снарядам. Исключение составляют магнитные модели.

Велотренажёр

Занимает лидирующую позицию среди домашних тренажеров.

Его достоинства:

• Низкая цена.
• Эффективная программа тренировок, сжигающая жировые отложения и укрепляющая сердце и сосуды.
• Небольшие габариты.

Минус – нагрузка идет в основном на нижнюю часть тела – бёдра, ягодицы, икры.

Гребной тренажёр для дома

Задействует мускулатуру рук и пресса. Имеет достаточно не высокую стоимость, компактен.

Распределение нагрузки происходит равномерно. Несмотря на все выше перечисленное, они не так популярны. Вероятно, это из-за того, что, чтобы их освоить, понадобиться время.

Нежелательно пользоваться гребным тренажёром тем, у кого есть проблемы с позвоночником.

Степпер

Это лучший тренажёр для дома. Его преимущество – компактные размеры и низкая цена. Он прекрасно позволяет избавиться от лишнего веса и накачать мышцы ног.

Минус – это большая нагрузка на коленные суставы, что делает нежелательным их использование пожилыми людьми.

Помните, что какой бы домашний тренажёр вы бы не выбрали, тренировочная программа должна соответствовать уровню вашего здоровья и отвечать рекомендациям вашего лечащего врача или тренера.

Фото тренажёров для дома

Виды тренажеров — описание и применение

В наше время молодые люди все больше интересуются бодибилдингом и фитнесом. Голливудские актеры и актрисы, а также звезды атлетизма с подтянутыми телами становятся кумирами для многих новичков, желающих стать идеалом мужской / женской красоты. В отличие от прошлого века, когда скептически относились к построению своего тела, а многие виды тренажеров существовали только в подвалах и нескольких спортзалах, сегодня каждый человек может купить абонемент в ближайший фитнес-клуб, а также многочисленные добавки спортивного питания и наличие опытных тренеров помогут добиться желаемого результата в кратчайшие сроки.

Во всех спортивных залах есть возможность попробовать все виды тренажеров. Как правило, все они делятся на 2 группы: силовые и сердечно-сосудистые. У каждого своя миссия и цели, подробности которых приведены ниже.

Как следует из названия, электростанции существуют для увеличения силы спортсмена и наращивания мышечной массы. Также существуют виды силовых тренажеров. Мы выбираем 3:

1) Тренажеры по их весу, которые включают турники и брусья (однако часто спортсменов подтягивают и сжимают на перекладинах с утяжелением).

2) Тренажеры со свободными весами, которые включают гантели, блины, скамью со штангой (тренажер Смита относится к следующей форме).

3) Симуляторы со встроенным весом, то есть, где вес регулируется в соответствии с четко определенными рамками (кроссовер, бабочка, тяга нижнего и верхнего блоков и т. Д.).

Вот такая классификация. Первый вид обычно используется в начале или в конце тренировки, когда мышцы нужно разогреть или растянуть.Ко второму типу относятся базовые упражнения, которые считаются наиболее важными для увеличения объема и силы мышц. Третий вид объединяет в себе периферические упражнения, которые также добавляют мышцам объема и силы, но менее эффективны, чем базовые.

Как уже упоминалось выше, существуют и другие тренажеры сердечно-сосудистой системы. Они разработаны для разогрева всего тела перед тренировкой, заменяют полноценную тренировку, для развития максимальной выносливости или для сжигания подкожного жира.В каждом зале можно увидеть сердечно-сосудистое оборудование с разным набором функций и характеристик. Наиболее распространены тренажеры-велосипеды и беговые дорожки, на которых можно установить режим «под себя». Ну и последняя разновидность этой категории — орбитреки. Они представляют собой своеобразное сочетание степперов (тренажеры, ходьба по лестнице) и беговых дорожек.

Ну, перечисленные выше типы тренажеров были перечислены выше. Однако при активном образе жизни далеко не всем хватает времени на посещение тренажерных залов.Но здесь ни у кого не должно возникнуть серьезных проблем. Дело в том, что сегодня существует большое количество магазинов, где предлагается различный спортивный инвентарь на любой, как говорится, вкус и цвет. Для экономии мы предлагаем целые фитнес-станции, то есть набор из нескольких тренажеров в одном.

p >>

Введение в программное обеспечение для моделирования — GoldSim

Термин «симуляция» используется разными людьми по-разному. Используемое здесь моделирование определяется как процесс создания модели (т.е.е., абстрактное представление или факсимиле) существующей или предлагаемой системы (например, проекта, бизнеса, шахты, водораздела, леса, органов вашего тела), чтобы идентифицировать и понимать те факторы, которые управлять системой и / или предсказывать (прогнозировать) будущее поведение системы. Можно смоделировать практически любую систему, которую можно количественно описать с помощью уравнений и / или правил.

Цель моделирования

Мы часто смотрим в будущее человечества и видим опасности… Взгляд в будущее может быть одной из причин, по которой мозг вообще эволюционировал. Ричард Докинз

Основная цель моделирования — пролить свет на лежащие в основе механизмы, управляющие поведением системы. На практике моделирование можно использовать для предсказания (прогнозирования) будущего поведения системы и определения того, что вы можете сделать, чтобы повлиять на это поведение в будущем. То есть моделирование можно использовать для прогнозирования того, как система будет развиваться и реагировать на свое окружение, чтобы вы могли определить любые необходимые изменения, которые помогут заставить систему работать так, как вы хотите.

Например, рыбный биолог может динамически моделировать популяцию лосося в реке, чтобы предсказать изменения в популяции и количественно понять влияние на лосося возможных действий (например, рыбной ловли, потери среды обитания), чтобы гарантировать, что они не исчезнут в какой-то момент в будущем.

Возможности моделирования

Моделирование — мощный и важный инструмент, поскольку он обеспечивает способ оценки альтернативных проектов, планов и / или политик без необходимости экспериментировать с реальной системой, что может быть непомерно дорогостоящим, временным. потребляет, или просто делать непрактично.То есть он позволяет вам спросить «Что если?» вопросы о системе без необходимости экспериментировать с самой системой (и, следовательно, нести расходы на полевые испытания, прототипы и т. д.).

Наши знания о том, как устроены вещи в обществе или природе, приходят за облаками неясности. За верой в достоверность последовали огромные болезни. Кеннет Эрроу (лауреат Нобелевской премии по экономике, 1972 г.)

Хотя моделирование может быть ценным инструментом для лучшего понимания основных механизмов, которые управляют поведением системы, использование моделирования для прогнозирования будущего поведения системы может быть затруднено. Это связано с тем, что для большинства реальных систем по крайней мере некоторые из управляющих параметров, процессов и событий часто являются стохастическими, неопределенными и / или плохо изученными. Целью многих симуляций является выявление и количественная оценка рисков, связанных с конкретным вариантом, планом или проектом. Моделирование системы в условиях такой неопределенности и вычисление таких рисков требует количественного включения неопределенностей в расчеты.

Детерминированное моделирование

Многие инструменты и подходы моделирования детерминированы.В детерминированном моделировании входные параметры для модели представлены с использованием отдельных значений (которые обычно описываются как значения «наилучшее предположение» или «наихудший случай»). К сожалению, такое моделирование, хотя и может дать некоторое представление о лежащих в его основе механизмах, не очень хорошо подходит для прогнозирования в поддержку принятия решений, поскольку не может количественно учесть риски и неопределенности, которые изначально присутствуют.

Вероятностное моделирование

Однако возможно количественное представление неопределенностей при моделировании. Вероятностное моделирование — это процесс явного представления этих неопределенностей путем определения входных данных в виде распределений вероятностей. Если входные данные, описывающие систему, являются неопределенными, прогноз будущих показателей обязательно будет неопределенным. То есть результат любого анализа, основанного на входных данных, представленных распределениями вероятностей, сам по себе является распределением вероятностей. Следовательно, в то время как результатом детерминированного моделирования неопределенной системы является квалифицированное утверждение («если мы построим плотину, популяция лосося может исчезнуть»), результатом вероятностного моделирования такой системы является количественно определенное вероятность («если мы построим плотину, есть 20% шанс, что популяция лосося вымрет»).Такой результат (в данном случае количественная оценка риска исчезновения) обычно гораздо более полезен для лиц, принимающих решения, которые могут использовать результаты моделирования.

Моделирование Монте-Карло

Чтобы вычислить распределение вероятностей прогнозируемых характеристик, необходимо, чтобы распространял (переводил) входные неопределенности в неопределенности результатов. Существует множество методов распространения неопределенности. Одним из распространенных методов распространения неопределенности в различных аспектах системы на прогнозируемые характеристики (и тот, который используется GoldSim) является моделирование методом Монте-Карло.В моделировании Монте-Карло вся система моделируется большое количество (например, 1000) раз. Каждая симуляция одинаково вероятна и называется реализацией системы. Для каждой реализации отбираются все неопределенные параметры (т. Е. Одно случайное значение выбирается из заданного распределения, описывающего каждый параметр). Затем система моделируется во времени (с учетом конкретного набора входных параметров), так что производительность системы может быть вычислена. Это приводит к большому количеству отдельных и независимых результатов, каждый из которых представляет возможное «будущее» системы (т. е., один из возможных путей, по которым система может пройти во времени). Результаты реализации независимых систем собираются в распределения вероятностей возможных исходов.

Simulation — это инструмент анализа и поддержки решений. Программное обеспечение для моделирования позволяет оценивать, сравнивать и оптимизировать альтернативные конструкции, планы и политики. Таким образом, он предоставляет инструмент для объяснения и защиты решений различным заинтересованным сторонам.

Способность определять, что может произойти в будущем, и выбирать среди альтернатив лежит в основе современного общества. Питер Бернштейн, Против богов: замечательная история риска

Моделирование следует использовать, когда последствия предложенного действия, плана или плана не могут быть непосредственно и немедленно обнаружены (т.е. последствия откладываются во времени и / или рассредоточены в космосе) и / или напрямую тестировать альтернативы просто непрактично или непомерно дорого. Например, при реализации стратегического плана компании последствия могут проявиться через месяцы (или годы).

Моделирование особенно ценно, когда существует значительная неопределенность относительно результата или последствий конкретной рассматриваемой альтернативы. Вероятностное моделирование позволяет справиться с этой неопределенностью количественно.

Возможно, наиболее важно, что моделирование следует использовать, когда рассматриваемая система имеет сложные взаимодействия и требует ввода из нескольких дисциплин. В этом случае одному человеку сложно понять систему.Имитационная модель может выступать в качестве основы для интеграции различных компонентов с целью лучшего понимания их взаимодействия. Таким образом, он становится инструментом управления, позволяющим сосредоточиться на «общей картине», не теряя при этом неважных деталей.

Поскольку моделирование — это мощный инструмент, помогающий понять сложные системы и поддержать принятие решений, существует большое разнообразие подходов и инструментов.

Многие симуляторы специального назначения существуют для моделирования очень специфических типов систем.Например, существуют инструменты для моделирования движения воды (и загрязняющих веществ) в устье, эволюции галактики или обменных курсов для набора валют. Ключевым атрибутом этих инструментов является то, что они узкоспециализированы для решения определенного типа проблем. Во многих случаях для использования этих инструментов требуется большой опыт в предметной области. В других случаях, однако, моделируемая система может быть настолько четко определена, что использовать инструменты довольно просто (т. Е. Пользователю предоставляется очень ограниченное количество вариантов).

Другие инструменты не предназначены для решения определенного типа проблем. Скорее, они представляют собой «наборы инструментов» или каркасы общего назначения для моделирования самых разных систем. Существует множество таких инструментов, каждый из которых предназначен для решения определенного типа проблемы. Однако их всех объединяет то, что они позволяют пользователю моделировать, как система может развиваться или меняться с течением времени. Такие структуры можно рассматривать как языки программирования высокого уровня, которые позволяют пользователю гибко моделировать множество различных типов систем.

Таблицы

Возможно, самым простым и наиболее широко используемым симулятором общего назначения является таблица . Хотя электронные таблицы по своей природе во многом ограничены своей структурой (например, представление сложных динамических процессов затруднено, они не могут отображать структуру модели графически, и для них требуются специальные надстройки для представления неопределенности), из-за их повсеместного распространения они очень широко распространены. используется для простых симуляционных проектов (особенно в деловом мире).

Существуют и другие инструменты общего назначения, которые лучше представляют сложную динамику, а также предоставляют графический механизм для просмотра структуры модели (например, диаграмму влияния или блок-схему некоторого типа). Хотя эти инструменты, как правило, труднее освоить, чем электронные таблицы (и, как правило, они дороже), эти преимущества позволяют им реалистично моделировать более крупные и более сложные системы, чем это можно сделать в электронной таблице.

Симуляторы дискретных событий

Эти инструменты основаны на транзакционном подходе к моделированию систем.Модели состоят из сущностей (единиц трафика), ресурсов (элементов, обслуживающих сущности) и элементов управления (элементов, определяющих состояния сущностей и ресурсов). Дискретные симуляторы обычно предназначены для моделирования таких процессов, как центры обработки вызовов, заводские операции и объекты отгрузки, в которых моделируемый материал или информация можно описать как движение дискретными шагами или пакетами. Они не предназначены для моделирования движения непрерывного материала (например,, вода) или представляют собой непрерывные системы, которые представлены дифференциальными уравнениями.

Симуляторы на основе агентов

Это специальный класс симуляторов дискретных событий, в которых мобильные объекты известны как агенты. В то время как в традиционной модели дискретных событий объекты имеют только атрибуты (свойства, которые могут управлять тем, как они взаимодействуют с различными ресурсами или элементами управления), у агентов есть как атрибуты, так и методы (например, правила взаимодействия с другими агентами). Агент-ориентированная модель может, например, моделировать поведение популяции животных, которые взаимодействуют друг с другом.

Симуляторы непрерывного действия

Этот класс инструментов решает дифференциальные уравнения, которые описывают эволюцию системы с помощью непрерывных уравнений. Симуляторы такого типа наиболее подходят, если моделируемый материал или информация можно описать как развивающиеся или движущиеся плавно и непрерывно, а не в виде нечастых дискретных шагов или пакетов. Например, моделирование движения воды через ряд резервуаров и труб наиболее подходящим образом можно представить с помощью непрерывного симулятора.Симуляторы непрерывного действия также могут использоваться для моделирования систем, состоящих из дискретных объектов, если количество объектов велико, так что движение можно рассматривать как поток. Распространенным классом симуляторов непрерывного действия являются инструментов системной динамики и инструментов, основанные на стандартном подходе к запасам и потокам, разработанном профессором Джеем В. Форрестером из Массачусетского технологического института в начале 1960-х годов.

Гибридные симуляторы

Эти инструменты сочетают в себе функции симуляторов непрерывного действия и дискретных симуляторов. То есть они решают дифференциальные уравнения, но могут накладывать дискретные события на непрерывно изменяющуюся систему. GoldSim — это гибридный симулятор .

Узнать больше

GeekPrank Hacker Typer — онлайн-симулятор хакера

Добро пожаловать в этот интерактивный симулятор хакера. Щелкните значки справа, чтобы открыть программы, или нажмите цифры на клавиатуре. Перетащите окна мышью, чтобы расположить их на рабочем столе.

Как избежать взлома?

Есть несколько простых вещей, которые вы можете сделать, чтобы вас не взломали. Вам не нужно быть компьютерным экспертом, чтобы предпринять некоторые из этих простых шагов, которые могут сэкономить ваше время, разочарование и, возможно, даже деньги.

Держите все в актуальном состоянии

Может быть, вы игнорируете всплывающие окна на вашем компьютере или телефоне, сообщающие вам о наличии нового обновления. Имейте в виду, что эти обновления часто являются повышением безопасности. Когда разработчики программного обеспечения узнают, что хакеры научились проникать в их программное обеспечение, они выпускают более безопасное обновление. Убедитесь, что вы используете последнюю версию, приняв эти приглашения на обновление или включив функцию автоматического обновления, если она доступна.

Установить антивирусное и антивирусное программное обеспечение

Вы могли подумать, что вам не нужно специальное программное обеспечение для защиты вашего компьютера и информации, но это действительно так. Установите антивирусное и антивирусное программное обеспечение от уважаемой компании и, снова, обязательно обновляйте его. Кроме того, настройте его на регулярное сканирование вашего компьютера для поиска новых вредоносных программ.

Используйте надежные пароли и регулярно меняйте их

Слабые пароли облегчают работу хакеру.Люди часто используют пароли, которые быстро подбираются или основаны на имени домашнего животного или любимого человека, которое легко найти в Интернете. Обязательно выберите то, что никто не сможет угадать, и включите прописные и строчные буквы, цифры и хотя бы один символ. Никогда не используйте один и тот же пароль на нескольких сайтах. Если кто-то получит доступ к вашему паролю на одном сайте, он сможет получить доступ к другим вашим учетным записям.

Использовать двухфакторную аутентификацию

Двухфакторная аутентификация — это потрясающая новая функция безопасности, которую многие люди игнорируют.Многие банки, провайдеры электронной почты и другие веб-сайты позволяют вам включить эту функцию, чтобы не допустить неавторизованных пользователей к вашим аккаунтам. Когда вы вводите свое имя пользователя и пароль, веб-сайт отправляет код на ваш телефон или электронную почту. Затем вы вводите этот код для доступа к сайту. Большинство сайтов дают вам возможность «вспомнить» компьютер, которым вы пользуетесь каждый день. Но если кто-то попытается получить доступ к вашей учетной записи с другого компьютера, украденного пароля им будет недостаточно, чтобы взломать вас.

Удалить подозрительные электронные письма

Компании с хорошей репутацией никогда не попросят у вас пароль по электронной почте.Члены семьи редко просят денег, чтобы их перевели в неизвестное место. Если электронное письмо звучит странно, скорее всего, оно вредоносное. Удалите его. Если вы не уверены, свяжитесь с отправителем напрямую по телефону, чтобы проверить это.

Защитите свой смартфон

Многим людям не нравится вводить пин-код или пароль для использования смартфона. Но оно того стоит. Если вы потеряете свой телефон без пин-кода или пароля, человек, который его найдет, может получить доступ к вашим учетным записям, паролям и даже платежной информации.

Интерактивные программы

Интерактивные программы можно открывать с помощью значков в правой части экрана. Попробуйте взаимодействовать с этими программами, потому что большинство из них реагирует на ваши действия.

Играйте, добывайте биткойны, смотрите камеру наблюдения, взламывайте пароли, управляйте атомной электростанцией, взламывайте базу данных Интерпола или находите лучшие секретные сделки!

Пассивные окна

Нажимайте цифровые кнопки на клавиатуре (0-9), чтобы открыть пассивные окна.Эти программы показывают статическое или анимированное окно в центре экрана. Вы можете перемещать их с помощью мыши. Закройте их, нажав клавишу пробела.

Отображение предупреждений «Доступ запрещен» или «Разрешение предоставлено», запуск обратного отсчета самоуничтожения, воспроизведение анимированной трассировки нейронной сети или дождь из матричного кода. Установите вирус, загрузите конфиденциальные данные, отслеживайте местоположение компьютера со спутников и многое другое!

Хакер-Тайпер

Сверните или закройте все окна и начните нажимать случайные кнопки на клавиатуре, чтобы имитировать, что вы пишете программу. Хакер-типограф добавит на экран сразу несколько символов, чтобы ваше письмо выглядело быстрее.

Откройте программу «Удаленное подключение», чтобы смоделировать взлом сверхсекретного правительственного сервера. Этот автоматический хакерский типпер будет запускать ответы сервера и отображать различные программы и предупреждения на экране.

Для получения более подробных инструкций посетите сайт HTML-Online!

Найдите больше онлайн-розыгрышей на GeekPrank!

СПИСОК СЕТЕВЫХ СИМУЛЯТОРОВ — Проект NS2

Список сетевых симуляторов предоставляет общую информацию о сетевых симуляторах, которые мы поддерживаем.Мы обеспечиваем полную поддержку всех видов сетевых симуляторов, доступных сегодня, так как мы хотим, чтобы наши студенты могли свободно выбирать желаемый сетевой симулятор. Немногие симуляторы обеспечивают лучший результат для конкретных сетей, тогда как несколько симуляторов являются общими для всех сетей. Студенты могут не знать о большом количестве тренажеров, доступных сегодня.

Мы начали нашу службу, чтобы наши студенты были хорошо вооружены всеми инструментами моделирования и новейшими методами. Когда вы станете сильными в этом аспекте, вы можете работать над своим проектом, используя желаемый инструмент.Давайте взглянем на список доступных сетевых симуляторов.

СИМУЛЯТОРЫ СЕТИ

ФИЗИМ:

• Используется для моделирования системы связи
• Используется для создания цепочки основной полосы частот, канала, радиочастоты и приемника
• Поставляется со встроенным анализатором спектра, осциллографом, полярной диаграммой и т. Д.
• Поддерживаемые методы [ASK, PSK, FSK, PAM, PWM, QPSK, TDM-PAM, SSB-SC, DM, линия передачи, RF, диполь, IF, AWGN]

OPNET:

• Коммерческий симулятор, используемый для прогнозного моделирования и всестороннего понимания сетевых технологий и приложений
• Используется для проектирования, развертывания и управления сетевой инфраструктурой, оборудованием и приложениями.
• Если быть более точным, он используется для проектирования и изучения сетей связи, устройств, приложений и протоколов.

NETSIM:

• Сетевой симулятор, используемый для сетевых исследований
• Основные используемые протоколы [aloha, Fast Ethernet, Gigabit Ethernet, ATM, IP-маршрутизация, RIP, MPLS, BGP, OSPF, Wi-Max, Zigbee 802.15.4, беспроводные сенсорные сети]
• Язык реализации [C]

GLOMOSIM:

• Масштабируемая среда моделирования также для беспроводных и проводных сетевых систем
• Коммерческая версия GlomoSim — Qualnet
• Разработано Parsec [обеспечивает возможность моделирования дискретных событий]

СИМУЛЯТОР ВИРТУАЛЬНОЙ СЕТИ SHUNRA:

• Используется для тестирования перед развертыванием и планирования емкости для сети
• Используется во многих приложениях реального времени, поскольку также создает точную модель любой производственной среды
• Предоставляет платформу для тестирования функциональности, производительности, надежности, а также масштабируемости сети.

СИМУЛЯТОР CNET:

• Используется для моделирования компьютерных сетей
• Симулятор сети с дискретными событиями, используемый для моделирования сетевых протоколов уровня канала передачи данных, сетевого уровня, а также транспортного уровня

JIST / ЛЕБЕДИ:

• Масштабируемый имитатор беспроводной сети
• Аналогичен NS2 и GloMoSim, но также используется для моделирования больших сетей
• Он реализует структуру данных [иерархическое разбиение] также для эффективного вычисления распространения сигнала.

OMNET ++:

• Компонентная среда моделирования с открытой архитектурой, также с сильной поддержкой графического интерфейса
• Используется для моделирования протокола связи, моделирования трафика, компьютерных сетей, мультипроцессоров, а также распределенных систем.
• Поддерживает анимацию, а также интерактивное исполнение

Сетевой симулятор NS2 и NS3:

• Симулятор дискретных событий, используемый для сетевых исследований
• Используется для моделирования протоколов маршрутизации и многоадресной рассылки по проводным, а также беспроводным сетям
• Поддержка платформ [системы на базе Unix, Windows, а также Linux]
• NS2 реализован на C ++ и OTCL, тогда как NS3 также реализован на C ++ и написании сценариев на Python.

QUALNET:

• Инструмент моделирования проводной и беспроводной сети
• Обеспечивает максимально быстрое моделирование трафика в реальном времени
• Поддержка платформы [Linux, также Linux]

NCTuns:

• Высокоточный и расширяемый сетевой симулятор, а также эмулятор
• Используется для моделирования различных протоколов как в проводных, так и в беспроводных сетях
• Может работать как эмулятор, а также коммерциализироваться с помощью SimReal

Надеюсь, вы тоже останетесь довольны нашей информацией.Если вам нужна полная информация о каком-либо конкретном инструменте, упомянутом выше, обратитесь в нашу службу онлайн-обучения. Мы также предпочитаем выбирать подход к обучению на основе проектов, когда вы выбираете конкретный инструмент моделирования; мы также начинаем обучение на этом симуляторе. По окончании обучения вы сможете разработать свой собственный проект в соответствующем инструменте. Вы также можете обратиться к нам за любой поддержкой [проект, задание или исследовательская работа] по любому инструменту моделирования, который вы также хотите предпринять.Мы окажем вам поддержку 24/7.

ПРЕДСТАВЛЯЙТЕ ВСЕМ РАЗУМОМ ……… ..

ВЕРИТЬ В НАС ВО ВСЕМ МЫ МОЖЕМ …………………

ВЫ ДОСТИЖЕТЕ… ЧТО ВЫ ХОТИТЕ ………………… ..

симуляторов против эмуляторов: в чем разница?

В мире тестирования программного обеспечения часто можно услышать, как люди говорят о симуляторах и эмуляторах, как будто эти термины являются синонимами.

В определенной степени в этом есть смысл.Симуляторы и эмуляторы во многом похожи, и различия между ними не всегда имеют значение с точки зрения инженера-тестировщика.

Но факт остается фактом, симуляторы и эмуляторы — разные звери. Если вы хотите максимально использовать каждый тип инструмента тестирования программного обеспечения, важно понимать, чем симуляторы отличаются от эмуляторов, и почему вы решили использовать тот или иной.

Вот что объясняется в этом посте.

Симуляторы и эмуляторы: что у них общего

Для начала позвольте мне объяснить, чем симуляторы и эмуляторы похожи друг на друга.

Эмуляторы и симуляторы позволяют проводить тесты программного обеспечения в гибких программно определяемых средах. Таким образом, они позволяют запускать тесты быстрее и проще, чем если бы вам приходилось настраивать реальное аппаратное устройство.

Вот почему симуляторы и эмуляторы обычно используются для выполнения большинства тестов программного обеспечения. Тестирование на реальных устройствах, как правило, выполняется только в конце конвейера поставки программного обеспечения, непосредственно перед выпуском программного обеспечения в производство. Таким образом, вы можете воспользоваться преимуществами скорости и гибкости смоделированных и смоделированных тестовых сред для большинства тестов программного обеспечения, в то же время получая глубокое понимание тестирования на реальных устройствах, прежде чем выпускать свое программное обеспечение для конечных пользователей.

Симуляторы против эмуляторов: чем они отличаются

Но тот факт, что симуляторы и эмуляторы служат одинаковым целям, не означает, что они работают одинаково. Между ними есть существенные различия.

Симулятор предназначен для создания среды, содержащей все программные переменные и конфигурации, которые будут существовать в реальной производственной среде приложения. Однако симуляторы не пытаются имитировать реальное оборудование, на котором будет размещено приложение в производственной среде.Поскольку симуляторы создают только программные среды, они могут быть реализованы с использованием языков программирования высокого уровня.

Напротив, эмулятор пытается имитировать все аппаратные функции производственной среды, а также функции программного обеспечения. Для этого вам обычно нужно написать эмулятор на языке ассемблера.

Таким образом, в некотором смысле эмуляторы можно рассматривать как нечто среднее между симуляторами и реальными устройствами. В то время как симуляторы имитируют только функции среды, которые могут быть настроены или определены с помощью программного обеспечения, эмуляторы имитируют как аппаратные, так и программные функции.

Конечно, поскольку эмуляторы могут не идеально выполнять эмуляцию оборудования и программного обеспечения производственной среды, они не заменяют тестирование на реальных устройствах. Они просто позволяют вам создать среду, более близкую к той, что у вас есть на реальном устройстве.

Когда использовать тренажеры

Как правило, имитаторы лучше всего подходят для сценариев тестирования программного обеспечения, в которых вы сосредоточены на том, чтобы убедиться, что приложение работает должным образом при взаимодействии с внешними приложениями или средами.

Например, вы можете проверить способность приложения отправлять данные другому приложению. Для этого обычно достаточно смоделированной среды, поскольку базовая конфигурация оборудования вряд ли окажет большое влияние на транзакции данных для вашего приложения. Точно так же, если вы хотите убедиться, что интерфейс приложения правильно отображается при разных разрешениях экрана, вам подойдут моделируемые среды тестирования.

Когда использовать эмуляторы

С другой стороны, эмуляторы наиболее полезны, когда вам нужно проверить, как программное обеспечение взаимодействует с базовым оборудованием или с комбинацией оборудования и программного обеспечения.

Хотите узнать, вызовет ли обновление прошивки проблемы для вашего приложения? Эмулятор может помочь вам в этом выяснить. Или, возможно, вам нужно знать, как ваше приложение работает с использованием разных типов ЦП или разного распределения памяти. Это также сценарии, в которых могут пригодиться эмуляторы.

Заключение

Подводя итог: симулятор предоставляет быстрый и простой способ настроить программную среду для тестирования приложений без имитации реального оборудования.Эмулятор делает шаг вперед, эмулируя как программное обеспечение, так и конфигурации оборудования. Оба типа платформ тестирования полезны, когда вам нужно быстро протестировать код в большом диапазоне вариантов. Но ни то, ни другое не может полностью заменить тестирование на реальном устройстве, которое также следует выполнять в критических точках, например непосредственно перед выпуском программного обеспечения в производство.

Крис Райли (@HoardingInfo) — технолог, 15 лет помогавший организациям перейти от традиционных методов разработки к современным культурам, процессам и инструментам.Помимо того, что он отраслевой аналитик, он также является постоянным автором, спикером и проповедником в областях DevOps, BigData и ИТ. Крис считает, что самые большие проблемы на технологическом рынке — это не инструменты, а люди и планирование.

Руководство по моделированию и анализу среды проектирования AWR: Глава 2. Основы моделирования

Оптимизация — это процесс, во время которого пакет среды проектирования AWR автоматически настраивается обозначенные параметры схемы, такие как значения элементов схемы, длины линий передачи, и аналогичные количества для достижения заданных пользователем целей производительности, таких как минимальный уровень шума фигура и плоский прирост. Регулируемые параметры цепи должны быть переменными или параметры с присвоенным числовым значением (не другие переменные), которые были выбраны для оптимизации. Переменную или параметр можно выбрать для оптимизации путем редактирования его свойства, или установив свойство оптимизации в браузере переменных.

Оптимизация управляется функцией ошибок, которая выдает числовую ошибку значение, основанное на разнице между расчетной и желаемой производительностью.В процесс оптимизации пытается найти минимум этой функции. Оптимизация — это итеративный процесс: программное обеспечение AWR Design Environment вычисляет функцию ошибок, изменяет переменные и снова вычисляет. Оптимизаторы используют алгоритмы, которые вызывают производительности для приближения к целям (чтобы ошибка уменьшалась) после каждого итерация.

Важной особенностью программного обеспечения AWR Design Environment является то, что шум, линейный и нелинейный производительность можно оптимизировать одновременно.

2.6.1. Оптимизатор операций

Программные оптимизаторы среды проектирования AWR регулируют значения оптимизации. переменные для достижения целей производительности, определенных целями, отображаемыми под Цели оптимизатора в Диспетчере проектов.Они делают это минимизация следующей функции среднеквадратической ошибки:

, где f _q — анализ частоты и | G _n -M _n | ошибка в параметре. M _n — величина S параметр, коэффициент шума, уровень IM или аналогичная величина, W _n — это вес, а L _n — это порядок нормы.Понятно, что если параметр M _j имеет большой вес W j , погрешность для параметр вносит большой вклад в функцию ошибок, поэтому оптимизатор уменьшает погрешность в M _j больше, чем в других меньше тяжеловесные параметры.

В предыдущем уравнении N — количество голов, которые указаны для оптимизации, и Q _n — номер частоты очков, попадающих в диапазон целей.

Коэффициент L , используемый как часть функции ошибок описанное ранее связано с определением нормы погрешности вектор (т.е. минимизация нормы L2 эквивалентна установка значения L на 2). Для этого В обсуждении, вектор ошибок считается вектором скалярных значений, которые представляют ошибку одного параметра в наборе частотных точек. Верно функция ошибок — это сумма значений функции ошибок, определяемых каждым Цель.

Наиболее частое значение для L — 2, что эквивалентно оптимизация методом наименьших квадратов. Значение 1 оптимизирует скалярную разность, в то время как значения выше 2 имеют тенденцию придавать больший вес самому большому разница.

Исключением является то, что значение L = 0 используется для указания эквивалент бесконечной нормы, которая определяется как максимальный элемент в вектор ошибок.Значение L = 0 фактически вызывает оптимизация для минимизации максимального отклонения от цели (это было в некоторых программах называется оптимизатором min-max).

Определение коэффициента L можно настроить индивидуально для каждой цели. Это позволяет оптимизировать одну цель с помощью метода наименьших квадратов. критериев ( L = 2) и оптимизации другой цели с помощью минимизировать критерии максимума ( L = 0).

2.6.2. Рекомендации по оптимизации

При оптимизации схем вы должны следовать этим рекомендациям:

Ограничить количество частот

Во время оптимизации схема анализируется на каждой частоте в проекте. список частот, поэтому минимизация количества анализируемых частот делает оптимизация происходит очень быстро.В узкополосной схеме часто бывает достаточно использовать только граничные частоты, и даже в более широких схемах это редко необходимо использовать более нескольких частотных точек.

Оптимизатор завершает работу в любом из следующих сценариев:

• после желаемого количества итераций

• , когда функция ошибки падает до нуля

• при прерывании (при перезапуске оптимизатор просто начинает с переменные, которые были у него при завершении)

• , когда оптимизатор определяет, что дальнейшее улучшение не требуется. возможно.

Оптимизаторы часто работают долгое время в режиме ожидания. Будьте уверены, оптимизатор работает над вашей проблемой.

Выбор частот влияет на оптимизацию примерно так же, как выбор весов: диапазон, содержащий много частотных точек, эффективно имеет больший вес, чем тот, у которого всего несколько очков.

Оптимизация — мощный и полезный инструмент, который нужно использовать правильно. В главная причина того, что оптимизатор не дает разумных результатов, — что пользователь пытается заставить его сделать что-то невозможное, например, заставить одновременное сопряженное совпадение на схеме, имеющей K <1, или что-то, что необоснованные, например одновременная оптимизация усилителя по коэффициенту шума, входное и выходное совпадение и усиление, когда первоначальный дизайн неаккуратный.Использование конфликтующие цели затрудняют или мешают работе оптимизатора; это часто не очевидно, что цели противоречат друг другу. Например, следующий набор целей обычно дает плохие результаты при проектировании транзисторного усилителя:

 Myamp: DB (| s [2,1] |) = 12
Myamp: DB (| s [2,2] |) = -30
Myamp: DB (NF) <1.0 

Этот набор ограничений указывает оптимизатору минимизировать коэффициент шума. и возвратные потери на выходе при достижении определенного выигрыша.Этот набор целей может кажется разумным, но на самом деле это накладывает три ограничения на схему согласования: в то время как только две могут быть удовлетворены двумя степенями свободы (источник и нагрузка импеданс). Такие требования, конечно, часто реальны и необходимо, но они требуют компромиссов, основанных на инженерной оценке. В оптимизатор может быть полезен в достижении этих компромиссов, но он не может обойти необходимость в них.

Цели по шуму / интермодуляции

Минимизация шума и минимизация искажений IM по своей сути противоречивы. цели. Фактически, любая оптимизация, связанная с производительностью IM, может ввести тонкий конфликт с любым другим параметром производительности.

Локальные оптимизаторы находят только локальный минимум функции ошибок; Oни вообще не может найти глобальный минимум, если, конечно, он не совпадает с местный. В результате наиболее успешная оптимизация происходит, когда первоначальный план достаточно хорош, чтобы лучший локальный минимум был глобальным минимумом, и когда вы готовы поэкспериментировать с оптимизацией веса и частоты диапазонов, чтобы ограничить количество переменных и попробовать другой оптимизатор, когда один не дает удовлетворительных результатов.Следующий пример - разумный подход к проектированию малошумящего транзисторного усилителя:

1. Разработайте входную цепь и оптимизируйте ее для коэффициента шума, используя Транзистор описывается его S-параметрами и шумовыми заявлениями в одиночестве.

2. Рассчитайте выходной коэффициент отражения.

3. Разработайте схему согласования выхода и оптимизируйте ее для конкретное значение усиления или сопряженное совпадение (но не оба сразу). Оптимизировать схема усилителя в целом для согласования усиления или выхода и коэффициента шума.Оптимизируя схему по частям, шанс достижения успешного конструкция намного лучше, чем если бы усилитель был оптимизирован в целом с самого начала.

2.6.3. Фитинг с S-параметрами для полевых транзисторов

Следующий процесс хорошо работает для извлечения моделей полевых транзисторов. Лучший способ - определить два наиболее важных элемента, внутреннюю крутизну Gm и серию сопротивление Rs, перед началом процесса настройки и для получения хорошего начального оценки других параметров модели по низкочастотным Y-параметрам.(Это могут быть легко вычисляется, потому что последовательную индуктивность можно не учитывать и другие упрощающие предположения разумны.) Намного легче подогнать модель полевого транзистора к набору S-параметры, когда Rs фиксируется с самого начала.

1. Измерьте Rs и внутренний Gm при постоянном токе (внутренний Gm равен dId / dVg, где Vg - это напряжение на обедняющей емкости затвора, а не затвор-исток. напряжение на клеммах).Предположим изначально, что Rd = Rs. Хорошая стоимость рупий - это получить сложно, но он необходим для успешной установки. Помните что внутренний Gm не такой, как Gm, измеренный на полевых транзисторах. терминалы.

2. Преобразует измеренные S-параметры ниже 1 ГГц в Y-параметры, и оцените емкость затвор-исток (C _gs ), емкость затвор-сток (Cgd), емкость сток-исток (Cds) и выходное сопротивление (Rds) от них.(Сделайте это аналитически, а не оптимизатор.) Также проверьте Gm на Y21. Если устройство упаковано, необходимо разделите входную и выходную емкости между паразитами корпуса и C _GS и C _GD . Предположим, что Емкости корпуса на входе и выходе равны 0.От 15 до 0,2 пФ (70 мил керамический корпус) и емкость корпуса между стоком и затвором клеммы примерно от 0,05 до 0,1 пФ.

3. Выполните подгонку S-параметров на микроволновых частотах с относительно тяжелая нагрузка на фазы.Держите Gm, Rds и R _s постоянными (не делайте их переменными) и накладывайте довольно жесткие ограничения на емкости (0,01 0,05 пФ). Сначала используйте оптимизатор случайных чисел, и когда он замедляется, переключитесь на градиент или симплекс. Вы можете отрегулировать числа при необходимости настройте режим или поэкспериментируйте с гирями и другими оптимизаторы.

4. Убедитесь, что топология вашей модели полевого транзистора имеет смысл. Модель Чип FET прост, но модель упакованного устройства может быть сложно создать. Если устройство упаковано, не забудьте включить ворота, индуктивности истока и стока внутри корпуса; это может быть удивительно высокий: 0.От 4 до 0,6 нГн для корпуса размером 70 мил. Даже у полевого транзистора на микросхеме может быть несколько десятки пикогенри индуктивности затвора, истока и стока.

5. Если ваши результаты бессмысленны (значения элементов явно неверны), повторить процесс с более жесткими ограничениями на переменные. Лучшее модель устройства не обязательно должна воспроизводить измеренные S-параметры лучшие; это тот, который дает наиболее значимую схему значения элемента.

2.6.4. Настройка параметров элемента для оптимизации

Вам необходимо указать, какие параметры или переменные элемента использовать во время оптимизация. Нижняя и верхняя границы (ограничения) также могут быть настроен для любого параметра или переменной.Оптимизатор не увеличивает значение переменной выше верхней границы или уменьшить значение ниже нижней связаны.

Чтобы установить параметр для оптимизации и установить пределы ограничений, дважды щелкните значок элемент на схеме, чтобы отобразить диалоговое окно Параметры элемента. На На вкладке «Параметры» выберите «Оптимизировать».Чтобы установите ограничения оптимизации, выберите «Ограничить» и введите значения в Нижнем и Верхнем. Вы также можете ввести ограничения с помощью модификатора «%» или «#», как описано в разделе «Браузер переменных».

Чтобы задать переменную для оптимизации и установить пределы ограничений, выберите уравнение, щелкните правой кнопкой мыши и выберите отображение Редактировать Диалоговое окно уравнения.Выберите Оптимизировать и установить оптимизацию ограничений, выберите Ограничение и введите значения в Нижняя граница и верхняя граница.

Альтернативный и, возможно, более простой способ настройки параметров элемента (включая ограничения) или переменные для оптимизации - через браузер переменных (выберите Вид> Браузер переменных).Вы можете изменить значения и ограничения путем ввода непосредственно в ячейки браузера переменных или с помощью любого из методы, описанные в разделе «Браузер переменных».

Чтобы выбрать переменную для оптимизации, нажмите кнопку Оптимизировать. столбец. Чтобы ограничить переменную, щелкните в ограниченном столбец.Чтобы выбрать переменную для настройки, нажмите кнопку Tune столбец.

Параметры среды в пакете AWR Design Environment определяют способ установки переменных и параметров. для оптимизации отображения. См. «Диалоговое окно« Параметры среды »: вкладка« Цвета ». »Для получения информации о том, как установить эти цвета.

2.6.5. Постановка целей оптимизации

Цели оптимизации могут быть связаны с любым уравнением измерения или выхода в проект.

Добавление целей оптимизации

Узел целей оптимизатора в обозревателе проектов содержит подузлов для каждой цели оптимизации, которую вы создаете в пакете AWR Design Environment для этот проект.

Чтобы добавить цель оптимизации, в проекте должны быть элементы, которые могут быть измеренным (например, схемы или ЭМ конструкции). Выберите проект > Добавить цель выбора или щелкните оптимизатор правой кнопкой мыши Цели в Диспетчере проектов и выберите Добавить оптимизатор Цель.Вы также можете щелкнуть правой кнопкой мыши измерение на прямоугольном легенда графика и выберите, затем щелкните и перетащите мышь на график, чтобы определить начальную и конечную точки для цели. В точки привязаны к сетке, которая определяется вдоль горизонтальной оси сдвигом точек и по вертикальной оси как одну десятую размера шага деления. Удерживание клавиши Shift при перетаскивании отключает это функция привязки к сетке.Конечные точки также привязываются к этой сетке при редактировании целей. перетаскивая их на график, с помощью клавиши Shift отключая точечная привязка.

Изменение целей оптимизации и управление ими

Окно целей позволяет редактировать, просматривать и сортировать все цели оптимизации. (даже отключенные цели) для проекта.Чтобы открыть это окно, выберите Simulate> Optimize для отображения диалогового окна Optimizer поле, затем щелкните вкладку Цели внизу диалогового окна. коробка. В окне целей вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши заголовок столбца, чтобы выбрать, какие столбцы для отображения, измените порядок столбцов, перетащив их в другой столбец расположение, измените ширину отображаемого столбца и щелкните имена отдельных столбцов для переключения процесса сортировки по возрастанию / убыванию.

Чтобы изменить отдельную цель оптимизации, вы также можете щелкнуть цель правой кнопкой мыши. в Диспетчере проектов и выберите Свойства, чтобы отобразить Диалоговое окно "Изменить цель оптимизации".

Удаление целей оптимизации

Чтобы удалить цель оптимизации, щелкните цель правой кнопкой мыши в Диспетчере проектов. и выберите Удалить цель.

Отключение целей оптимизации

Чтобы отключить / включить отдельные цели оптимизации, щелкните цель правой кнопкой мыши и выберите Toggle Enable. Когда одна или несколько целей отключены, вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши «Цели оптимизатора» и выбрать Toggle All Opt Goals, чтобы отменить отключение / включение статус всех целей.

Чтобы отключить все цели оптимизации, щелкните Оптимизатор правой кнопкой мыши. Цели в Диспетчере проектов и выберите Disable All Opt. Цели. Вы можете повторно включить все цели оптимизации, выбрав Включить все цели отказа.

целей оптимизации на графах

Если измерение размещено на графике и также используется для цели, цель отображается на графике тем же цветом, что и измерение.Если вы нажмете цель выделить его, вы можете переместить, растянуть или удалить.

2.6.6. Взаимосвязь между переменными оптимизации и целями

Программное обеспечение AWR Design Environment автоматически определяет, выбрана ли переменная для оптимизация влияет на включенные цели оптимизации.Эта проверка определяет, включенные цели зависят от переменных, выбранных для оптимизации. Если нет зависимости, переменная исключается из переменных для оптимизация. Если ни одна из включенных целей не зависит от какой-либо из выбранных переменных для оптимизации оптимизатор сообщает об ошибке, указывающей на то, что нечего оптимизировать.Автоматическая проверка не меняет настройки оптимизации для индивидуальные цели, поэтому он обеспечивает удобный метод контроля того, какие переменные должны быть оптимизированы.

Например, в проекте с двумя схемами, где обе имеют оптимизируемые переменных и целей оптимизации для измерений, вы можете контролировать, какие схемы оптимизируется включением и отключением целей для каждой схемы.Нет необходимо отключить оптимизацию для переменных в схемах, которые вы не хочу оптимизировать. Вы можете просто отключить любые цели для схемы.

2.6.7. Выполнение оптимизации

Чтобы оптимизировать схему, выберите Simulate> Optimize.В оптимизаторы управляются записями в диалоговом окне оптимизатора.

История затрат - это небольшой график функции затрат как функция номера итерации. Этот график автоматически "оборачивается" и масштабируется по мере итерация продолжается. Ниже описаны различные методы оптимизации. все параметры диалогового окна описаны в «Диалоговом окне оптимизатора».

Остановить при ошибках моделирования контролирует действия оптимизатора при обнаружении ошибки моделирования. Когда выбран этот параметр, если ошибка найден, оптимизатор останавливается и отображает следующее диалоговое окно.

В этом режиме вы можете вернуться в состояние ошибки, чтобы исследовать ошибка. Если этот параметр не выбран, ошибки моделирования игнорируются и процесс оптимизации продолжается.Хороший пример такого использования - две микрополосковые линии. связаны ступенчатой ​​моделью с оптимизацией ширины обеих линий. Несколько комбинации двух ширины нарушают максимальную разницу между ширинами для ступенчатой ​​модели. В этом случае вы можете захотеть, чтобы оптимизатор пропустил любые случаи где ошибка обнаруживается, чтобы продолжить поиск действительного ответа.

При установке флажка «Журнал в файл» создается JSON Отформатированный файл журнала, содержащий различную оптимизацию и переменную информацию.В В окне состояния отображается ссылка на файл после завершения оптимизации. Данные в файл разделен на три части:

• Setup: Содержит информацию о настройках оптимизатора, список оптимизаций. цели, а также имена и начальные значения переменных, установленных для оптимизация.

• Итерации: регистрирует все параметры итераций и их значения, а также время их выполнения. итерация, а также индивидуальные и общие целевые затраты на итерацию.

• Сводка: предоставляет сводную информацию, включая время остановки и десять лучших итераций, включая номер итерации, стоимость итерации и значения параметров.

Файл журнала записывается в каталог Logs по пути в диалоговом окне «Каталоги» (выберите). Имя файла журнала создается автоматически на основе на дату и время начала оптимизации, например 2020-05-11T18: 50: 43.344Z_optlog.json .

2.6.9. Оптимизация Методы

Вы можете выбрать желаемый метод оптимизации в Оптимизация Методы. В среде проектирования AWR поддерживается множество методов оптимизации. программное обеспечение, каждое из которых может быть предпочтительным для данной проблемы с точки зрения результата качество или скорость оптимизатора.Более быстрые оптимизаторы часто более чувствительны к характеристики и параметры проблемы, в то время как более медленные оптимизаторы часто более надежный.

В следующей таблице приведены общие рекомендации по выбору оптимизатора. Поскольку каждый проблема в другом, ваши результаты могут отличаться.

Выбор оптимизатора

Оптимизатор	Глобальный / Местный	Макс.переменных	Надежный?	Дискретные переменные в порядке?	Примечания / Рекомендации по общему использованию
Расширенный генетический алгоритм	Глобальный	Многие	Есть	Есть	Однопоточная и параллельная версии доступно Rec: много переменных, очень сложно проблема, плохое или первоначальное предположение отсутствует
Рой частиц	Глобальный	Многие	Есть	Есть	Однопоточная и параллельная версии доступно Rec: много переменных, очень сложно проблема, хорошее начальное предположение может быть полезно
Указатель (устойчивый, градиентный)	Глобальный	Многие	Есть	Есть	Версии могут существенно отличаться результаты Rec: сложная задача
Случайный Глобальный	Глобальный	Многие	Есть	Есть	Rec: Первоначальный дизайн отсутствует, очень нестандартный пространство поиска, другие глобальные методы не работают
Дифференциальная эволюция	Глобальный	Многие	Есть	№	Rec: Дизайнерская проблема, тщательно настроенная решение, плохое или первоначальное предположение отсутствует
Генетический (гауссовский, однородный)	Глобальный	Многие	Есть	№	Версии часто производят похожие результаты Rec: сложная проблема, плохо или нет первоначальное предположение
Капу	местный	Многие	Есть	Есть	Однопоточная и параллельная версии доступно Rec: Многие переменные, первоначальный дизайн какой-то (e.g., быстро найденный глобальным оптимизатором), и / или очень сложная проблема
Случайное Локальное	местный	Многие	Есть	Есть	Однопоточная и параллельная версии в наличии Rec: Large no.переменных, ОК начальное дизайн, другие местные методы терпят неудачу
Симплекс имитационного отжига	местный	Многие	Есть	№	Rec: Хорошее начальное предположение, стандартный симплекс получает поймал на локальных минимумах
Симплекс	местный	Немного	Есть	№	Rec: ОК, первоначальная догадка и / или сложный дизайн простор, продуманный дизайн
Симплекс (местный)	местный	Немного	Есть	№	Эта версия Simplex начинается ближе к первоначальный дизайн, чем другой Rec: OK начальный угадайте, сложное дизайнерское пространство, тонко настроенный дизайн
Конъюгированный градиент	местный	Немного	№	№	Rec: несколько переменных, относительно несложный дизайнерское пространство
Градиент	местный	Немного	№	№	Rec: несколько переменных, относительно несложный дизайнерское пространство
Метод установки направления	местный	Немного	№	№	Rec: несколько переменных, относительно несложный дизайнерское пространство
Дискретный локальный	местный	Немного	Есть	Требуется	Только дискретные переменные Rec: Дискретные переменные, но не большое их количество
Модельный ряд				Требуется	* Метод специального назначения, предназначенный для увеличения доходность по схемам с дискретным значением компоненты Rec: Схема с дискретным значения компонентов, доходность должна быть максимальной

Указатель

- надежная оптимизация

В своей простейшей форме оптимизатор указателя используется как случайный или градиентный. оптимизатор.Этот оптимизатор был обучен на различных схемах и часто дает хорошие результаты.

Оптимизатор указателя требует, чтобы все переменные оптимизации были ограничены. Если вы не ограничиваете свои переменные, это делается изнутри, и вы не можете получить желаемый результат. Вы должны убедиться, что все ваши переменные правильно ограничен перед запуском алгоритмов указателя.

Сведения об оптимизаторе указателя

Оптимизатор указателя сочетает в себе мощность и надежность четырех широко используемых использованные и принятые методы поиска - линейный симплекс, симплекс под уклон, последовательное квадратичное программирование и генетическое алгоритм.

Коктейли или комбинации оптимизаторов даже более надежны, чем простые перезапуски по одной схеме. Один крепкий быстро сходящийся коктейль - это стратегия эволюции, за которой следует симплекс. Точно так же хороший коктейль для гладкие топографии были бы комбинацией Монте-Карло (случайный) метод с градиентным методом.Метод градиента начинается с многочисленных случайно сгенерированные точки в пространстве с лучшей результирующей точкой сохранено.

«Оптимизатор» в Pointer на самом деле является гибридным оптимизатором, состоящим из комбинация генетического, спускового симплекса, градиента и линейного симплекса алгоритмы.Выбор алгоритмов и количества итераций, перезапусков, и размеры шага определены автоматически.

Оптимизаторы

Pointer можно разделить на три группы: генетические алгоритмы, симплексные методы спуска и методы последовательного квадратичного программирования. Эти методы описаны следующим образом:

• Генетические алгоритмы используют мутации или рекомбинацию и отбор для минимизировать целевую функцию.Они начинаются с большого количества точки, случайным образом распределенные в пространстве дизайна (по крайней мере, один балл за каждый аспект проблемы, если это возможно). В мутации, каждая из точек дает ряд новых точек, которые обычно распределены вокруг исходной точки.Лучший момент из этого выбрано следующее поколение точек. При рекомбинации случайный количество точек обмена значениями параметров. Опять же, лучшие баллы выбираются для следующей итерации. Этот механизм рекомбинации позволяет точкам перемещаться к точке с низкой целевой функцией значение.

  Стандартное отклонение представляет собой средний размер шага. Этот стандартное отклонение добавляет одно измерение к каждому параметру в каждом точка в алгоритме. Те очки с лучшим стандартом отклонения имеют самый высокий шанс найти глобальный минимум.Вначале метод эволюции сходится очень быстро, но со временем возникают проблемы с поиском точного решения. Оно делает, однако хорошо справляются со сложной топографией.

• Симплексный метод спуска - геометрически интуитивно понятный алгоритм.Симплекс определяется как тело в n измерениях, состоящее из из n + 1 вершины. Полное указание местоположения каждой вершины определяет симплекс. В двух измерениях симплекс представляет собой треугольник. В трех измерениях это тетраэдр. По мере выполнения алгоритма симплекс продвигается вниз к месту расположения минимум через серию шагов.Эти шаги можно разделить на отражения, расширения и сжатия. Большинство шагов отражения, которые состоят в перемещении вершины симплекса, где целевая функция наибольшая (наихудшая) на противоположной стороне симплекса в более низкую (лучшую) точку.Размышления поддерживают объем симплекса. Когда возможно, расширение может сопровождать отражение для увеличения размера симплекса и скорости сходимость, допуская большие шаги. И наоборот, сокращения "сжать" симплекс, позволив ему упасть до минимума или пройти через небольшое отверстие, похожее на шейку песочных часов.

  Этот метод имеет наибольшую вероятность нахождения глобального минимум, когда вы начинаете с больших начальных шагов. Начальный симплекс тогда занимает большую часть пространства дизайна и шансы попасть в локальный минимум меньше.Тем не мение, для сложных гипермерных топографий этот метод может нарушить вниз.

• Метод последовательного квадратичного программирования (SQP) - это обобщение метода Ньютона для безусловной оптимизации.Однако SQP может решать задачи оптимизации с нелинейными ограничениями. с дифференцируемыми функциями цели и ограничений. Поиск Направление - это решение подзадачи квадратичного программирования, при каждая итерация. В этом методе поиска целевая функция заменено квадратичным приближением.Метод SQP используется для проблемы с гладкими целевыми функциями (или проблемы, непрерывно дифференцируемый в пространстве дизайна) и на малых проблемы до 100 переменных. Pointer использует программу SQP разработан доктором Клаусом Шитковски.

• Линейные методы (также называемые линейным программированием или линейным программированием). оптимизация) идеально подходят для задач, в которых цель функция «O» и ограничения «ci» представляют собой линейную комбинацию проектные переменные "xi".

  Хотя описанные ранее нелинейные оптимизаторы решают линейные задачи, они намного медленнее. К сожалению, линейный алгоритмы не могут справиться с нелинейными задачами. Оптимизация время можно значительно сократить, если сформулировать проблему как линейная задача.

  Pointer использует линейный симплекс-алгоритм (не путать с симплексный алгоритм спуска для нелинейных топографий). это на основе процедуры исключения Гаусса-Жордана для решения систем линейные уравнения.

Случайная (глобальная) оптимизация

Этот оптимизатор случайным образом выбирает пробные точки из всего пространства решений в поиск оптимума.Этот метод следует использовать только тогда, когда функция ошибки является крайне нерегулярным или прерывистым, а другие глобальные методы терпят неудачу, так как это обычно намного менее эффективен, чем другие глобальные оптимизаторы, такие как генетические алгоритмы. Найдя решение с помощью этого оптимизатора, очень рекомендуется использовать местный метод, чтобы приблизить окончательное решение к оптимальный.

Случайная (локальная) оптимизация

Случайные шаги от начальной начальной точки в пространстве поиска, одна переменная вовремя. Это очень простой оптимизатор, но он на удивление хорошо работает в некоторые случаи.Это может хорошо работать, особенно когда количество переменных велико, потому что он работает почти так же эффективно с большим количеством переменных, как и с небольшим количеством. Это очень неэффективно по своей природе, поэтому рекомендуется только когда другие методы не дают желаемых результатов.

Оптимизатор Капу - это собственный алгоритм AWR, который объединяет локальные оптимизация с высоким сопротивлением локальным минимумам.Хорошо работает на широком диапазоне дизайнов, от 3 до более 90 переменных.

У этого оптимизатора есть два параметра:

• Коэффициент качества: этот параметр используется для определения того, насколько быстро поиск сходится. Чем больше число, тем медленнее алгоритм сходится.Если коэффициент качества слишком низкий, поиск может слишком быстро сходиться к локальному минимуму. Однако если качество фактор слишком велик, он может привести к неоптимальным результатам для набора количество симуляций. Значение по умолчанию 2,0 обеспечивает хорошие результаты для множество проблем.

• Исследование: этот параметр представляет собой долю доступного пространство поиска, используемое для инициализации роя частиц. Значение 0,01, например, означает, что начальный диапазон переменной находится в пределах 1% от исходные значения переменных.Это может быть полезно, если вы уже близко к окончательному решению в области поиска. Значение 1.0 означает, что все пространство поиска используется для инициализации оптимизатор, и ожидается, что он будет наиболее полезен, когда лучшее решение неизвестно. Обратите внимание, что этот параметр включает только инициализация оптимизатора, и не мешает переменной значения от выхода из этого начального диапазона.

Рекомендации:

• Когда много переменных, но ничего хорошего первоначальное предположение, это помогает использовать настоящий глобальный метод для небольшого количество итераций вначале. Например, по конструкции с 76 переменными, всего 100 итераций Advanced Genetic Оптимизатора было достаточно, чтобы найти отправную точку, которой было достаточно чтобы оптимизатор Капу нашел отличное решение.

• Если метод застревает в локальных минимумах даже при хорошем первоначальное предположение, увеличьте добротность.

Оптимизатор Дэвидона-Флетчера-Пауэлла (также известный как оптимизатор Флетчера-Пауэлла) метод) можно отнести к градиентному методу; но именно это квазиньютоновский оптимизатор. Как правило, это хороший оптимизатор для простых схем. с простыми требованиями: большее количество функциональных оценок существенно не замедляет оптимизацию, но оптимизатор сходится к решение очень быстро.Это тоже неплохо (хотя, возможно, и не так хорошо, как симплексный метод) при следовании сложным контурам. Опыт показывает, что Оптимизаторы градиента часто плохо работают с пассивными схемами по сравнению с Оптимизатор Simplex.

У оптимизатора градиента есть два дополнительных параметра, которые вы можете установить.

• Допуск сходимости: этот параметр используется для определения конвергенция.Если улучшение от одного шага оптимизации до следующий не улучшает больше, чем это значение, тогда оптимизатор должен остановиться.

• Размер шага: размер шага - это величина, на которую изменяются значения. когда вы вычисляете градиенты.Для AWR® AXIEM® анализа, поскольку вы привязываете точки к мелкой сетке, вам необходимо установить это на большее значение, чем значение по умолчанию, иначе небольшое возмущение может привести к нулевому градиенту.

Оптимизация сопряженного градиента

Оптимизатор сопряженного градиента использует приближенную производную, определяемую с помощью моделирования для определения направления поиска строки.Как только минимум достигнуто, сопряжение этого вектора используется в качестве следующего направления поиска, пока не будет достигнута сходимость. Лучше всего работает с меньшим количеством переменных и более простые требования, как с оптимизатором градиента. Это было изначально разработан для очень эффективного решения некоторых систем линейных уравнений, поэтому хотя у него могут быть трудности со сложными реальными требованиями, он может быть очень быстрая и высокопроизводительная в хорошо подходящих поисковых системах.

Он также имеет те же два параметра, что и оптимизатор градиента, с тем же рекомендации, описанные для этого оптимизатора.

Этот оптимизатор использует метод установки направления Пауэлла для поиска оптимального, начиная с первоначального предположения. Он выполняет поиск строки в каждом из набора направления, который начинается просто с поиска по каждому измерению, обновляя набор направлений по результатам предыдущего набора.Это не правда Оптимизатор градиента и может быть значительно более надежным, но, аналогично, он лучше всего работает с проблемами без слишком большого количества переменных или сложных требований.

Он также имеет те же два параметра, что и оптимизатор градиента, с тем же рекомендации, описанные для этого оптимизатора.

Нисходящий симплексный поиск (на основе оптимизатора Нелдера-Мида) относительно медленный, но очень надежный для локального оптимизатора.Хорошее свойство этого оптимизатор заключается в том, что он довольно сильно повторяет сложные контуры функции ошибок. ну, хотя и медленнее, чем оптимизатор градиента. Он также находит точные оптимально, в отличие от оптимизатора градиента, который имеет тенденцию отклоняться, когда приближается к оптимуму; поэтому оптимизатор Simplex очень хорош для завершение оптимизации после завершения работы оптимизатора градиента."The Симплексный оптимизатор имеет довольно длительный процесс инициализации, требующий функциональных оценок не меньше, чем количество переменных, и часто больше. После инициализации его скорость относительно нечувствительна к количество переменных, но его улучшение функции ошибок на итерацию, может быть небольшим, если используется большое количество переменных.

Оптимизатор Simplex создает совокупность из N + 1 точек на ошибке поверхность, где N - количество переменных, выбранных для оптимизации. N + 1 точки в пространстве поиска определяют симплекс. Метод работает путем заключения контракта наивысшая точка текущего симплекса через противоположную грань симплекса (отражение).Другие модификации симплекса, которые выполняются во время поиск - это расширение и сокращение.

Метод выполняет движения вниз по склону до тех пор, пока не будет достигнут локальный минимум. Чтобы чтобы избежать ранней сходимости при плохих локальных минимумах, метод перезапускается периодически используя N новых случайных точек, и лучшую точку в предыдущем симплекс.

Вариант «Симплексный оптимизатор (локальный)» этого оптимизатора отличается от Версия симплексного оптимизатора в том, как он инициализируется. Местная вариация инициализирует симплекс ближе к исходному первоначальному проекту, поэтому может быть больше эффективен, если известно хорошее начальное предположение.

Метод имитации отжига (симплекс)

Simulated Annealing используется в сочетании с методом симплексного спуска. обсуждалось ранее.Метод моделирования отжига включен в симплекс-метод спуска с добавлением небольшого вероятностного отклонение стоимости каждой точки симплекса. Тогда аналогичное отклонение равно вычитается из любой новой точки, которая используется в качестве замены текущей звездный час в симплексе. По сути, это всегда будет спускаться вниз, и иногда совершает подъем с вероятностью, основанной на текущем температура.Тщательно контролируя скорость изменения температуры, проблему можно медленно «охладить», чтобы решение сходилось к глобальному оптимальный вместо локального оптимума.

Используемый график отжига определяется

где K - общее количество оценок, k - количество оценок сделано до сих пор, а To и a - параметры, которые можно настроить для настройки производительность алгоритма.На следующем графике показан график с To = 100 и а = 4.

Оптимизация дифференциальной эволюции

Differential Evolution (DE) - оптимизатор на основе популяции (вариант стандартные генетические алгоритмы (GA)).Решающее различие между DE и GA это его схема для генерации пробных векторов параметров. По сути, DE добавляет взвешенная разница между двумя векторами популяции и третьим вектором.

Для расчета размера населения, как правило, используется 5-кратное увеличение количество оптимизируемых параметров до максимального значения 60. Небольшая популяция размер дает более быстрые результаты, но с большей вероятностью остановится в локальном оптимуме.Численность населения выше 60 обычно не приносит пользы, независимо от количество параметров.

Обычно стратегия «Жадность» дает самые быстрые результаты. Когда оптимизация застопорилась (нет улучшения для большого количества итераций) следует попробовать настройку Robust, которая обычно занимает больше времени, но с меньшей вероятностью будет стоять на месте.

Для простых задач уменьшите вероятность кроссовера (для пример: 0,3, 0,4 или 0,5) дает более быстрые результаты, потому что если параметры могут оптимизировать независимо, меньшая вероятность кроссовера полезно.

Хромосомы, используемые для задачи оптимизации, представляют собой вектор непрерывного ограниченные переменные, определяющие пространство поиска.Каждый ген представлен одно скалярное значение в векторе. Генетические алгоритмы, используемые в среде проектирования AWR программное обеспечение несколько отличается от стандартных генетических алгоритмов. Типичный комбинаторно-оптимизационные версии генетических алгоритмов создают новые точки в пространство от двух предыдущих точек в пространстве за счет кроссовера и мутации гена.Версии среды проектирования AWR были изменены, чтобы лучше подходить для непрерывного проблемы оптимизации. Модификация включает в себя метод генерации числа (дочерний ген) из двух других чисел (родительские гены) в несколько случайном мода. Сгенерированный номер должен быть похож на любой из родительских номеров, но не идентичны.Общий алгоритм был заимствован из стандартной дискретной алгоритмы оптимизации, которые можно найти в литературе. Для каждого из двух номера родителей, выбранные случайным образом (смещены в сторону более подходящих родителей), два генерируются числа детей. Два метода зачатия ребенка гены реализованы в программном обеспечении AWR Design Environment.

Для каждого родительского гена число генерируется на основе нормального распределения. используя родителя как среднее значение для распределения. Стандартное отклонение каждое распределение принимается за частоту мутаций и вычисляется из определяемая пользователем максимальная мутация и коэффициент подобия.Коэффициент подобия вычисляется из сходства между родительскими хромосомами (не генами) и дается

где N - размер области поиска (длина хромосомы), M = верхний-нижний, а и b - сравниваемые родители. Вышеупомянутый S изменяется от 1 (a = b) до 0 (a = 0, b = M).Один номер генерируется из каждого родительский, и присвоение каждого из двух сгенерированных генов дочернему хромосомы делается случайным образом с равной вероятностью. Если максимальная мутация были равны нулю, тогда дети унаследовали бы идентичные гены от любого родитель.

Во втором методе ген генерируется с использованием однородного случайного распределение между значениями двух родительских генов.Однажды один дочерний ген генерируется второй ген как зеркальное отображение относительно центра распределения. Случайное, нормально распределенное, нулевое среднее отклонение равно затем добавляется значение каждого гена для обеспечения механизма мутации. Стандарт отклонение для этого распределения вычисляется с использованием того же метода, что и Генетический метод выше.На следующем рисунке показана процедура.

Расширенный генетический алгоритм

Усовершенствованный генетический алгоритм сочетает в себе различные передовые методы скрещивания, мутация, представление и т. д.которые, как было установлено, хорошо работают на различных проблемы электромагнитного проектирования. Алгоритм оказался особенно эффективен для задач с большим количеством параметров и проектных пространств с использованием моделирования физики. Он имеет тенденцию находить интересующие области в поиске пространство очень хорошо, но может медленно использовать их в полной мере - то есть он хорошо находит "холмы", по которым можно подняться, но после того, как обнаружил, он поднимается медленнее.Однако в сложные области поиска, включающие физическое моделирование, этот алгоритм может все равно будет очень эффективным даже при восхождении на местные холмы, так как это будет более надежнее, чем настоящие методы локального поиска. Обратите внимание, что все переменные должны быть ограничены, хотя они могут быть дискретными или непрерывными.

У этого метода два параметра:

• Quality Factor: этот параметр устанавливает количество вычислительных ресурсы, использованные при оптимизации.Чем меньше число, тем быстрее сходимость и меньшее количество вызовов функций, используемых для данного проблема. Установлено, что значение по умолчанию 2.0 дает хорошие результаты. для множества задач. Увеличение параметра часто помогает при очень сложные или многоцелевые задачи.Уменьшение количества может помочь с хорошо настроенными, более простыми задачами.

• Исследование: этот параметр представляет собой долю доступного пространство поиска, используемое для инициализации генетического алгоритма. Ценность 0.01, например, означает, что начальный диапазон переменной будет в пределах 1% от исходных значений переменных. Это может быть полезно, если вы уже близки к окончательному решению в пространстве поиска. Ценность 1.0 означает, что все пространство поиска используется для инициализации генетический алгоритм, и ожидается, что он будет наиболее полезен, когда решение неизвестно.Обратите внимание, что этот параметр включает только инициализация алгоритма, и не мешает переменной значения от выхода из этого начального диапазона.

Рекомендации:

• Advanced Genetic Algorithm лучше всего работает с проектами с большим количество переменных, множество и конкурирующие критерии, а также шумные или моделирование на основе физики.Этот метод также может работать очень хорошо, если первоначальная догадка неизвестна.

• Этот метод нелегко уловить в локальных минимумах, поэтому он очень эффективен. хорошо для антенн и других устройств на основе физики. Однако местные минимумы по-прежнему могут вызывать проблемы даже при оптимизации, близкой к окончательный дизайн.

• Этот метод может быть медленным в более «чистых» математических пространствах проектирования, такие как простые фильтры с сосредоточенными идеальными элементами. Нет обязательно лучший метод для дизайнов, для которых местный поиск такой метод, как симплекс, работает хорошо.

• Общая стратегия для задач оптимизации, где начальная предположение не известно, и решение будет тщательно настроено - сначала используйте расширенный генетический алгоритм, чтобы найти приблизительное решение, а затем переключитесь на локальный оптимизатор, такой как Simplex, чтобы завершить решение.Другими словами, для этих типов проблем генетический оптимизатор находит подходящий холм для подъема, а затем оптимизатор Simplex лазит быстро.

Оптимизация роя частиц

Рой частиц - это природный алгоритм, имитирующий роение. искать место для дизайна.Этот метод может хорошо работать как с физическими оптимизация дизайна, а также оптимизация идеальных компонентов. Его можно использовать для искать глобально или локально, в зависимости от настроек параметра.

У этого оптимизатора есть два параметра:

• Swarm Growth: этот параметр используется для определения того, насколько быстро рой растет пропорционально количеству неизвестных.Чем больше рой, тем более поиск ведется параллельно. Однако рой, который слишком большой, может привести к неоптимальным результатам для заданного количества симуляции. Установлено, что значение по умолчанию 2.0 дает хорошие результаты. для множества задач.

• Исследование: этот параметр представляет собой долю доступного пространство поиска, используемое для инициализации роя частиц.Значение 0,01, например, означает, что начальный диапазон переменной будет в пределах 1% исходных значений переменных. Это может быть полезно, если вы уже близко к окончательному решению в пространстве поиска. Ценность 1.0 означает, что все пространство поиска используется для инициализации роя, и ожидается, что он будет наиболее полезным, когда будет найдено лучшее решение. неизвестно.Обратите внимание, что этот параметр включает только инициализацию роя, и не препятствует перемещению значений переменных вне этого начального диапазона.

Рекомендации:

• Particle Swarm может быть не таким масштабируемым, как Advanced Genetic Оптимизатор, но он может искать все пространство дизайна без известное первоначальное предположение о решении, и, следовательно, более универсального, чем локальный оптимизатор.

• Этот метод не нужно сочетать с локальным оптимизатором, поскольку он хорошо сходится сам по себе. Однако для некоторых проблем особенно те, которые используют идеальные или сосредоточенные компоненты, это может быть более эффективно использовать рой частиц, чтобы найти холмы, на которые можно подняться, затем быстро подняться по ним с помощью местного метода, такого как Симплекс оптимизатор.