ГЕНЕРАЦИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ УЧЕБНЫХ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

Создание качественных учебных материалов по радиотехническим дисциплинам требует генерации многовариантных исходных данных для лабораторных работ, расчетных упражнений, курсового проектирования. Исходные данные должны быть привязаны к номеру варианта и обеспечивать покрытие всей области допустимых значений результата. Поскольку число исходных данных в рамках задачи велико, то их поиск сводится к решению недоопределенной системы уравнений. В работе предлагается свести решение системы к задаче нелинейного программирования. Целевая функция при этом определяется как абсолютная разница между фактическим и требуемым результатом с учетом ограничений на величину исходных данных. Поиск минимума многоэкстремальной целевой функции с большим числом аргументов рекомендуется выполнять с помощью апробированной версии генетического алгоритма. На основе описанного методического приема реализованы вычислительные алгоритмы генерации исходных данных для разных радиотехнических задач. Представлена постановка, реализация и результаты генерации для двух задач. В первом случае осуществляется выбор номинальных значений параметров источников напряжения и тока, а также радиоэлементов сложной электрической цепи, обеспечивающих априорно заданные параметры напряжения на ключевом элементе. В рамках второй задачи реализован структурный синтез комбинационной схемы с заданной логической функцией (таблицей истинности). Его особенностью является использование числовых идентификаторов, соответствующих логическим функциям и элементам. Сгенерированные многовариантные исходные данные получили практическое использование в учебном процессе
Compiling high-quality training materials on radio engineering disciplines requires the generation of multivariate baseline data for laboratory work, computational exercises, course design. The source data should be tied to the variant number and ensure coverage of the entire range of acceptable result values. Since the number of input data within the framework of the problem is large, their search is reduced to solving an underdetermined system of equations. The paper proposes to reduce the solution of the system to the problem of nonlinear programming. The objective function is defined as the absolute difference between the actual and the desired result, taking into account the limitations on the size of the source data. It is recommended to search for the minimum of a multi-extremal objective function with a large number of arguments using an approved version of the genetic algorithm. On the basis of the described methodological technique, computational algorithms for generating initial data for various radio engineering tasks are implemented. The article presents the formulation, implementation and results of generation for two tasks. In the first case, the choice of the nominal values of the parameters of voltage sources and current, as well as radio elements of a complex electrical circuit, providing a priori voltage parameters at a key element. Within the framework of the second task, a structural synthesis of a combinational circuit with a given logical function (truth table) is implemented. Its peculiarity is the use of numeric identifiers, corresponding to logical functions and elements. The generated multivariate source data received practical use in the educational process
№2 (2019)