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최적화 알고리즘 및 매개 변수 최적화 추출
Jan 27, 2018

본 논문에서는 양자 유전 알고리즘을 이용하여 매개 변수 추출 과정을 최적화 하였다. 양자 유전 알고리즘은 양자 계산의 원리에 기반한 유전 알고리즘입니다. 양자 상태 벡터를 유전자 코딩으로 표현하고, 양자 논리 게이트를 이용하여 염색체의 진화를 실현하며, 기존의 유전자 알고리즘보다 우수한 결과를 얻을 수 있습니다. 양자 상태 벡터 표현을 기반으로 양자 유전자 알고리즘, 염색체를 적용 염색체에 적용되는 큐빗 확률 진폭은 염색체를 만들기도 국가의 중첩을 표현할 수 있으며, 양자 논리 게이트의 사용은 염색체 업데이트 작업을 달성하기 위해, 양자 유전 알고리즘이 있습니다 고전적인 유전자 알고리즘과 비교하여 더 나은 수렴과 다양성 특성. 이 논문은 인코딩, 다이오드의 유효 면적,베이스 너비, N 도핑 농도 및 주입 포화 전류를 염색체에 변수로 포함하여 양자 전력 알고리즘을 인코딩하고 PIN 전력 다이오드 다중 매개 변수를 추출하는 양자 유전 알고리즘을 기반으로합니다. 개인은 다음과 같은 프로세스 최적화를위한 매개 변수 식별 알고리즘을위한 양자 유전 알고리즘을 사용해야합니다 :


(역전 류 전류와 전압을 포함하여) Matlab에서 동적 인 (역 회복 전류와 전압을 포함하는) PIN 생성 다이오드와 생성을 파라미터 추출 Q (T0)에 대해 표 1에 나타내었고, 50 큐 비트의 염색체 인코딩에서 무작위로 생성 된 초기 모집단, 각 개인은 매개 변수 초기 값을 추출하는 그룹을 포함합니다.

(2) 모집단에서 각 개체의 인구 Q (T0)를 초기화하기 위해 다음과 같습니다 : 디코딩 및 들어오는 세이버, PIN 전력 다이오드 회로 시뮬레이션 모델, 동적 시뮬레이션에 대한 매개 변수 집합, PIN 전력 얻기 파라미터들의 세트는 2 개의 트랜지스터 과도 파형 데이터에 대응한다.

(3) 실험 파형을 결합하여 (2)에 해당하는 각 개별 매개 변수의 적합성을 평가하고 최적 개인 및 해당 적합성을 기록합니다.

(4) 계산 과정이 끝날 수 있는지 결정하십시오. 종료 조건이 충족되면 최상의 개인은 결과 PIN 전력 다이오드 물리적 매개 변수 값을 최적화하고 그렇지 않으면 식별을 계속 최적화합니다.

(5) 새로운 파라미터 모집단 Q (T)는 양자 회전 게이트 U (T)를 사용하여 모집단을 갱신함으로써 얻어진다.

모집단 Q (T)의 각 개체 (매개 변수 데이터 집합 포함)에 대해 (6) 단계 (2)의 동작을 수행하고 테스트 파형을 참조하여 해당 파형 데이터의 적합성을 평가합니다.

(7) 최적 개체 및 해당 적합성을 기록하고 반복 횟수 t를 1을 더한 다음 단계 (4)로 돌아갑니다. 두 번째 절의 분석에 따르면 외부 환경의 상황에 따라 PIN 전력 다이오드의 과도 전류 및 전압은 다이오드 내부의 물리적 파라미터에 의해 결정되며 전류 및 전압 값은 모두 제한적이며 측정 가능하며 수학적으로도 기대가 존재한다. 통계 이론에 따르면, 다이오드의 과도 전류와 전압은 내부 파라미터의 함수라고 생각할 수 있으므로 전류와 전압의 시뮬레이션 파형과 실험 파형의 유사성으로 회로를 평가할 수 있습니다.

모델의 매개 변수의 정확도입니다. 본 논문에서는 시뮬레이션 결과 파형의 실험 관측 형상에 대한 근접성을 판단하기위한 기준으로 상관 지수를 사용한다.

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이 식에서, 실험 관측 파형 데이터는 Y이고, 그 평균값은 Y1이며, 시뮬레이션 결과 파형 데이터는 Y2이다.

오차 제곱합 일러스트 26.png , 평균 분산 그림 27.png 평균 제곱에 대한 오차 제곱 합의 비율이 작을수록 시뮬레이션 파형이 실험 파형에 가까울수록 모델 매개 변수가 실제 값에 가까울수록 획득 된 매개 변수 값이 더 정확합니다.


매개 변수 추출 결과

그림 6의 회로를 테스트하기 위해 PIN 전력 다이오드의 역 회복 전압 및 전류 파형을 얻는다. 세이버에서 회로 시뮬레이션의 구성, 시뮬레이션 결과는 전압 및 전류 파형, 그리고 파형 및 시뮬레이션 결과는 상관 계수에 의해 양자 유전 알고리즘의 추출 과정을 최적화하여 비교 된 것을 보여줍니다, 우리는 결론 핀 전력 다이오드 기술 파라미터는 특정 정확도 값을 달성합니다. 그림 7은 모델 파라미터의 시뮬레이션 파형과 알고리즘에 의해 얻어진 실험 파형 결과를 보여준다.

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PIN 전력 다이오드의 파라미터는 최적화 알고리즘에 의해 추출됩니다. 표 2를 참조하십시오.

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PIN 전력 다이오드 파라미터 추출 방법의 검증

전력 다이오드의 주요 물리적 파라미터 추출은 역 복구 프로세스를 통해 실현되며 그 효율성은 다른 동적 프로세스에서 검증되어야합니다.


따라서, 상기 최적화 파라미터는 시뮬레이션 회로 모델에 입력되고, PIN 전력 다이오드의 순방향 전도 전압 및 전류가 시뮬레이션된다. 시뮬레이션 데이터와 실험 결과를 비교하고 그 방법의 타당성을 검증 할 수있다. 그림 8은 모델 파라미터의 유효성과 회로 테스트의 파형을 시뮬레이션 한 것입니다.

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분석 8의 시뮬레이션 및 테스트 결과는이 방법으로 추출 된 PIN 전력 다이오드의 내부 물리적 파라미터가 소자의 동적 특성을 정확하게 기술 할 수 있음을 보여 주며 따라서이 방법의 타당성 및 신뢰성을 검증한다.