μWaveRiders:最新の AWR Design Environment オプティマイザでゴールを決める

The Team RF "μWaveRiders" ブログシリーズはCadence AWR RF製品のためのショーケースです。月ごとの話題は、Cadence AWR Design Environmentのリリースのハイライト、機能ビデオとスポットライト、ソフトウェアのヒント、コツ、カスタマイズによって異なります。 最新のμWaveRidersのブログ投稿についてのメール通知を受け取りたい方はSubscribe をして下さい。

AWR Design Environmentのオプティマイザの機能強化

　最適化は、ユーザーが設定した目標を満たすように、設計の選択されたパラメータ値を自動的に調整します。利得とリターンロスの両方に対して通過帯域と阻止帯域の目標が設定されたバンドパスフィルタの例を以下に示します。

　この場合の最適化のために選択されたパラメータ値には、バンドパスフィルタのモデル化に使用される回路エレメントのキャパシタとインダクタの値が含まれています。

　最適化アルゴリズムは、測定結果を最適化目標と比較する誤差関数を作成します。パラメータ値は、以下に示すように、エラー関数のコストを最小限に抑えるように調整されます。

　最適化プロセスでよくある問題は、アルゴリズムが局所最小誤差関数のコストのみを見つけて、最適な解 (グローバルの最小コスト) を見つけないことです。AWR Design Environment プラットフォームでは、いくつかの異なる最適化方法を使用できます。主な目的は、可能な限り効率的にグローバルの最小値を見つけることです。最小の最適化誤差関数コストを迅速に見つけることが目的である場合、回路設計の型によって特定の最適化方法が異なります。AWR Design Environment Simulation and Analysis Guideには、各最適化方法に最適な回路設計の型に関する推奨事項を含むオプティマイザの選択表が含まれています。

新しいPointer-Hybrid最適化

AWR V22.1 ソフトウェアには、最適化手法の組み合わせを使用する新しい Pointer-Hybrid 最適化手法が含まれており、これは最適化エラー関数の最小コストを効率的に見つけるために手法を切り替えていきます。最適化アルゴリズムは、別の最適化方法にいつ切り替えるかを自動的に決定するため、手動でアルゴリズムを選択するよりも優れた方法です。この方法は、ローカルの極小値にとどまることなく、グローバルの極小値を見つけるという点で特に堅牢です。

最適化問題の例は、同じ設計についてプロットされた最適化コストと最適化反復を示しています。

　このプロットは、新しい Pointer-Hybrid 手法の最適化コストと反復を他のいくつかの最適化手法と比較しています。この例のように、多くの最適化変数と複数のローカルの極小値がある場合、Pointer-Hybrid のアプローチは、他の方法よりも少ない反復で最適化の目標を達成できることを示しています。

　これらの結果は 1 つの特定の設計に適用されていることに注意してください。 他の設計では、別の最適化方法がより効率的である場合があります。一般に、Pointer-Hybrid は、ほとんどの設計の型で良い1つ目の最適化手法の選択肢です。

最適化方法の統合

　新しい Pointer-Hybrid 最適化手法に加えて、AWR V22.1 ソフトウェアはオプティマイザの選択プロセスを簡素化しています。以前のバージョンのソフトウェアの最適化手法のリストは、最適化手法を排除するのではなく、マイナーなバリエーションを持つ手法を組み合わせることによって削減されました。たとえば、シングルスレッドと並列スレッドの最適化方法が組み合わされ、並列ジョブの数を選択するオプションが追加されました (最適化は複数の計算ノードに分散されます)。さらに、選択リストの最適化方法は、一般的に推奨される方法順で並べられています。

　以前のバージョンの AWR ソフトウェアで開発されたプロジェクトを開くと、最適化方法が現在使用可能な最適化方法に自動的に割り当てられます。

By:Brian Avenell  (Sr.Principal Product Engineer)
Cadence AWR R&D - U.S.

Translator - Tsutomu Sugawara

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