11、模拟与射频电路优化：多目标元启发式算法的组合应用

模拟与射频电路优化：多目标元启发式算法的组合应用

1. 模拟与射频电路设计的现状与挑战

在模拟、混合和射频（AMS/RF）电路设计领域，过去二十年来，设计师们一直高度关注优化算法在模拟电路设计、尺寸确定和综合中的应用。模拟电路设计长期以来主要依赖设计师的经验和专业知识，这主要是因为模拟电路设计缺乏形式化方法。与数字电路不同，模拟电路设计存在大量的性能指标和折衷方案，如信噪比（SNR）、共模抑制比（CMRR）、失调、失真、压摆率、寄生元件、相位裕度、频率工作范围等。此外，AMS/RF设计还需要满足大量的约束条件和相关公式。

为了缓解这些问题，目前正在并行发展两种主要方法：
- 符号分析器的开发 ：符号分析旨在生成电路的传递函数(H(s))，并以符号形式表示，即组件保持为符号，不替换为数值。例如：
[
H(s) = \frac{\prod_{k = 1}^{K} (s + \alpha_k)}{\sum_{l = 1}^{L} \beta_l s^l} = \sum_{n = 0}^{N} \cdots
]
在这个过程中，有许多方法被考虑，主要包括矩阵生成方法和基于图的方法。由于电路和系统的复杂性不断增加，这些技术被用于自动化任务，例如生成电路特性的模型。这样，设计师可以利用这些符号表达式进行交互式评估、确定主要参数等，并且可以将其集成到优化例程中，以计算和生成参数值，从而最大化所需的性能。
- 基于仿真的优化 ：这种方法将模拟器与优化例程相结合，通过模拟器直接评估目标函数和约束条件，得到的结果就是模拟器本身的输出。相关研究工作也有很多，如一些文献中提到的应用。