最优化路测技术的初步探讨
基于最优化方法设计电子线路的方法探讨
基于最优化方法设计电子线路的方法探讨摘要：电子线路的最优化方法是人们经常讨论的话题。
本文首先对电子线路的基本概念以及传统的优化方法进行简单介绍，接下来重点阐述PSPICE的软件的应用、PSPICE软件电路优化设计分析以及列举最优化仿真分析案例，最后讨论了用于电路优化设计的几种主要算法。
对相关的从业人员具有参考作用。
关键词：电子线路；优化方法；PSPICE；参考作用1 引言近年来, 随着EDA技术的蓬勃发展和电子产品竞争的日益激烈,电子线路的优化设计越来越受到人们的关注。
电子线路的稳健性优化设计旨在满足设计的前提下,对电路的参数、参数的容差进行调整、优化,以增进电子产品或过程的质量。
设计过程中不仅仅努力获得性能目标值,还要最小化电路性能波动，大量减少次品率和人工调试。
电子线路的优化设计和可靠性分析可以极大的缩短开发周期，降低设计成本，提高产品的合格率，因此被应用于各种电子产品的研制，开发和生产过程。
但是，在运用电路优化设计所得到的参数，在实际电路调试的时候，仿真结果经常与实际的情况是不完全一致的。
这是因为在实际电路中的参数值存在的偏差，造成电路产品的性能在优化的过程产生波动、不稳定等一些不理想的状态，特别是电路复杂的情况下，大部分的产的性能下降以及成品率不令人满意，这就需要进行繁琐的手工调试。
导致了大量的人力、物力等资源的浪费。
正是基于这些原因，我们才有必要对电子线路的最优化问题作进一步的研究，使电子线路设计向着更合理的方向发展，这也是本文讨论的出发点。
2.电子线路优化简介2.1 电子线路优化定义电子电路的优化设计是指运用数学优化算法，以计算机作为该算法的分析工具，通过改变电路元件的参数，其目的是为了达到最佳的电子电路设计的目标。
它采用计算机运算速度快、存储容量大和数据处理技术良好的优势，从而达到满足缩短设计周期、降低成本以及不断提高产品的质量。
优化设计的电子电路在各种电子产品的研究和开发过程中有着重要的地位。
最优化算法分析及应用
最优化算法分析及应用最优化算法是一类用于求解最优问题的数学模型和算法。
最优问题是指在一定约束条件下，寻求使得目标函数取得最大或者最小值的问题。
最优化算法包括解析法和数值法两种方法。
解析法是通过对目标函数进行数学分析，利用导数、求极限等数学工具，从而找到最优解的一类算法。
其中最常用的方法是求解目标函数的一阶或者二阶偏导数，通过解方程求得目标函数的稳定点或是极值点，从而得到最优解。
解析法的优点是可以得到精确的最优解，其中最著名的算法是拉格朗日乘数法、KKT条件和牛顿法等。
这些方法在多种领域有着广泛的应用，比如经济学中的效用函数最大化问题、工程学中的最优设计问题等。
数值法是通过迭代计算的方式逼近最优解的一类算法。
与解析法不同，数值法不需要对目标函数进行精确的数学分析，而是通过给定初始点，通过一定规则进行迭代计算，从而逐步逼近最优解。
数值法的优点是可以处理复杂的非线性问题，也可以应用于高维问题或者没有解析解的问题。
常用的数值法有梯度下降法、共轭梯度法、模拟退火算法等等。
这些方法在机器学习、数据挖掘、图像处理等领域都有广泛的应用，比如利用梯度下降法进行参数优化，利用模拟退火算法求解旅行商问题等。
最优化算法在现实生活中有很多应用。
在工程领域，最优化算法被广泛应用于优化设计问题，比如在汽车工业中，通过最优化算法可以实现车辆的轻量化设计，从而降低燃料消耗和排放。
在物流领域，最优化算法可以帮助货物合理分配，提高物流效率，降低物流成本。
在电力系统中，最优化算法可以用于电力调度问题，从而实时调整发电机组的出力，保证电网的供需平衡。
在经济学中，最优化算法可以用来解决资源配置和决策问题，比如最大化收益、最小化成本等。
此外，最优化算法还可以应用于交通流量优化、医疗资源优化、网络传输优化等各个领域。
通过合理选择和应用最优化算法，可以提高效率，降低成本，优化资源配置，从而实现经济可持续发展和社会效益最大化。
总而言之，最优化算法是一类用于求解最优问题的数学模型和算法。
最优化心得体会
最优化心得体会最优化是一种数学方法，用于寻找最优解或最小化目标函数。
在实际应用中，最优化方法被广泛应用于工程、经济、金融、物理、生物等领域。
在我的学习和实践中，我深刻体会到最优化方法的重要性和优越性，下面是我的一些心得体会。
1. 最优化方法的基本思想最优化方法的基本思想是通过迭代优化过程，逐步逼近最优解。
最优化方法通常包括以下几个步骤：1.定义目标函数：目标函数是需要最小化或最大化的函数，它通常是一个多元函数，包含多个自变量和一个因变量。
2.确定优化变量：优化变量是目标函数中需要优化的自变量，通常需要满足一定的约束条件。
3.选择优化算法：根据目标函数的特点和优化变量的约束条件，选择合适的优化算法，如梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等。
4.迭代求解：通过迭代优化过程，逐步逼近最优解，直到满足收敛条件。
2. 最优化方法的应用最优化方法在实际应用中有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：2.1 工程优化在工程领域，最优化方法被广泛应用于设计优化、工艺优化、结构优化等方面。
例如，在飞机设计中，可以使用最优化方法来优化飞机的气动外形、机翼结构等，以达到最佳的飞行性能和经济性。
2.2 经济金融在经济金融领域，最优化方法被广泛应用于投资组合优化、风险管理、期权定价等方面。
例如，在投资组合优化中，可以使用最优化方法来优化投资组合的收益和风险，以达到最佳的投资效果。
2.3 物理学在物理学领域，最优化方法被广泛应用于物理模拟、数据拟合、信号处理等方面。
例如，在物理模拟中，可以使用最优化方法来优化物理模型的参数，以达到最佳的模拟效果。
2.4 生物学在生物学领域，最优化方法被广泛应用于生物信息学、药物设计、基因组学等方面。
例如，在药物设计中，可以使用最优化方法来优化药物的分子结构，以达到最佳的药效和副作用。
3. 最优化方法的优越性最优化方法具有以下几个优越性：3.1 高效性最优化方法通常具有高效的求解速度和优化效果，可以在较短的时间内得到较好的优化结果。
最优化的心得体会
最优化的心得体会最优化是一种数学方法，用于寻找最优解或最小化某个函数。
在实际应用中，最优化方法被广泛应用于工程、经济、金融、物流等领域。
在我的学习和工作中，我也接触到了最优化方法，并从中获得了一些心得体会。
1. 熟练掌握基本概念和算法最优化方法涉及到很多基本概念和算法，如线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等。
在学习最优化方法时，我们需要熟练掌握这些基本概念和算法，并能够灵活运用它们解决实际问题。
在掌握基本概念和算法的过程中，我们需要注重理论与实践的结合。
只有通过实际问题的求解，才能更好地理解和掌握最优化方法。
因此，在学习最优化方法时，我们需要注重实践，多做一些实际问题的求解。
2. 选择合适的求解工具和软件在实际应用中，我们需要选择合适的求解工具和软件来解决最优化问题。
常用的求解工具和软件有MATLAB、Python、Gurobi、CPLEX等。
在选择求解工具和软件时，我们需要根据实际问题的特点和求解需求来选择。
在使用求解工具和软件时，我们需要熟练掌握其使用方法和技巧。
只有熟练掌握求解工具和软件的使用方法，才能更好地解决实际问题。
3. 注重问题建模和求解思路最优化方法的核心是问题建模和求解思路。
在实际应用中，我们需要注重问题建模和求解思路的设计。
只有设计合理的问题建模和求解思路，才能更好地解决实际问题。
在问题建模和求解思路的设计过程中，我们需要注重创新和实用。
只有通过创新和实用的思路，才能更好地解决实际问题。
4. 多角度思考和分析问题在实际应用中，最优化问题往往具有复杂性和多样性。
因此，在解决最优化问题时，我们需要多角度思考和分析问题。
只有通过多角度思考和分析问题，才能更好地解决实际问题。
在多角度思考和分析问题的过程中，我们需要注重综合分析和创新思维。
只有通过综合分析和创新思维，才能更好地解决实际问题。
5. 不断学习和提高最优化方法是一种不断发展和进步的数学方法。
在实际应用中，我们需要不断学习和提高，以适应不断变化的应用需求和技术发展。
最优化实验报告
最优化方法课程设计报告班级：________________姓名： ______学号： __________成绩：2017年 5月 21 日目录一、摘要.............................. 错误!未定义书签。
二、单纯形算法 .......................... 错误!未定义书签。
1.1 单纯形算法的基本思路................................................................... 错误!未定义书签。
1.2 算法流程图....................................................................................... 错误!未定义书签。
1.3 用matlab编写源程序...................................................................... 错误!未定义书签。
二、黄金分割法 ......................... 错误!未定义书签。
2.1 黄金分割法的基本思路................................................................... 错误!未定义书签。
2.2 算法流程图....................................................................................... 错误!未定义书签。
2.3 用matlab编写源程序...................................................................... 错误!未定义书签。
2.4 黄金分割法应用举例....................................................................... 错误!未定义书签。
最优化及最优化方法讲稿
最优化的发展简史
最优化是一个古老的课题。长期以来， 人们对最优化问题进行着探讨和研究。
公元前 500年古希腊在讨论建筑美学中就已 发现了长方形长与宽的最佳比例为1. 618,称为 黄金分割比。其倒数至今在优选法中仍得到广泛 应用。在微积分出现以前，已有许多学者开始研 究用数学方法解决最优化问题。例如阿基米德证 明：给定周长，圆所包围的面积为最大。这就是 欧洲古代城堡几乎都建成圆形的原因。
组合最优化
在给定有限集的所有具备某些条件的子集中，按某种目 标找出一个最优子集的一类数学规划。又称组合规划。 从最广泛的意义上说，组合规划与整数规划这两者的领 域是一致的，都是指在有限个可供选择的方案的组成集 合中，选择使目标函数达到极值的最优子集。
组合最优化发展的初期，研究一些比较实用的基本上属 于网络极值方面的问题 ，如广播网的设计 、开关电路设 计、航船运输路线的计划、工作指派、货物装箱方案等。 自从拟阵概念进入图论领域之后，对拟阵中的一些理论 问题的研究成为组合规划研究的新课题，并得到应用。 现在应用的主要方面仍是网络上的最优化问题，如最短 路问题、最大（小）支撑树问题、最优边无关集问题、 最小截集问题、推销员问题等。
学习该课程的需要具备的基本知识
高等数学 线性代数
学习该课程的要求
态度决定一切 正确理解基本概念和原理 掌握最优化方法的思想 能够运用最优化方法分析解决实际问题
最优化问题
最优化问题的数学模型一般形式 minf((x) max) (1 .1 )（目标函数）
s .t. g ix 0 ,i 1 ,2 ,L m , 1 .2 （不等式约束）
D x g i x 0 , i 1 , 2 , L m , h j x 0 , j 1 , L , p , x R n
最优化方法及应用心得体会
最优化方法及应用心得体会1. 在应用最优化方法时，确保准备充分的数据。
数据的质量和数量对结果的准确性和稳定性至关重要。
2. 不同的最优化方法适用于不同类型的问题。
确定问题的性质，选择合适的方法是至关重要的。
3. 在应用最优化方法时，遵循迭代的原则。
多次尝试和调整方法的参数，逐步逼近最优解，并不断优化结果。
4. 理解问题的约束条件和目标函数的优化方向。
清楚地定义问题，对问题进行建模，是成功应用最优化方法的关键步骤。
5. 在实际应用中，应考虑问题的复杂性和计算资源的限制。
适当进行抽样、简化模型或采用近似方法可以提高计算效率。
6. 应用最优化方法时，不仅要关注结果的准确性，还要关注方法的可解释性。
能够理解优化方法背后的原理，有助于更好地解释结果和应用方法。
7. 对于非凸优化问题，需要考虑不同的初始点，以避免陷入局部最优解。
加入随机因素或者进行多次优化尝试是解决该问题的常见方法。
8. 选择合适的优化算法和工具，以提高计算速度和效率。
不同的算法在处理不同类型的问题时可能有不同的优势。
9. 在应用最优化方法时，要注意充分了解和考虑实际应用场景中的特殊要求或限制。
这有助于更好地调整模型和算法，并提供有用的指导意见。
10. 优化方法的应用通常需要对结果进行解释和验证。
与实际数据进行比较，并进行敏感性分析，有助于评估结果的可靠性和稳定性。
11. 针对多目标优化问题，可以使用多种方法，如权衡法、置换法等。
结合实际需求和问题特点，选择最合适的方法来解决问题。
12. 在应用最优化方法时，要注意避免过拟合的问题。
合理设置模型的复杂度和正则化参数，以平衡拟合效果和泛化能力。
13. 最优化方法的应用需要合适的参数选择和调整。
通过理解方法背后的原理和特点，以及对问题的理解，可以更好地进行参数设置和调整。
14. 在应用最优化方法时，要注意实时性和稳定性的需求。
对于需要实时决策的问题，需要使用高效的优化方法，并根据实时数据进行调整和更新。
最优化算法的研究与应用
最优化算法的研究与应用随着现代科学技术的不断发展，最优化算法在各个领域得到了广泛应用。
而什么是最优化算法？简单地说，它就是一种数学方法或计算过程，用于求解某种特定问题中最优的解。
最优化算法可以应用于众多领域，例如经济学、工程学、运筹学等。
在这些领域中，人们一直在探索如何利用最优化算法来解决问题。
下面将从三个方面探讨最优化算法的研究与应用。
一、传统最优化算法传统最优化算法是指基于一定前提条件的、使用特定的数学方法来解决最优化问题的算法。
例如最小二乘法、线性规划等。
这些算法在很多领域都有广泛应用，如经济学的成本最小化、机器学习的回归分析等。
其中，最小二乘法是处理线性回归问题的一种有效方法，它使用最小平方和原则来确定模型的参数。
而线性规划则是一种盲目搜索技术，用于确定一个线性函数的最优值。
传统最优化算法虽然应用广泛，但其应用场景受限，较难适用于复杂问题的求解。
二、优化算法的发展优化算法是一种基于自适应、迭代式求解策略的算法，它通过多次迭代来寻找函数的最优解。
例如遗传算法、模拟退火算法等。
遗传算法是一种模拟自然选择和进化的求解最优问题的方法。
它使用选择、交叉和变异操作，并将每个个体与其他个体进行比较，最终选出最优个体。
而模拟退火算法则是一种基于随机漫步的优化技术，它在搜索空间中随机移动，并以一定的概率接受劣解，从而避免陷入局部最优解。
众多优化算法的发展，为各种复杂问题的解决提供了新的思路和方法。
其中，粒子群算法、蚁群算法、人工免疫算法等都是比较典型的优化算法。
三、最优化算法在实际应用中的优势最优化算法在实际应用中有很多优势。
首先，它能够帮助人们节省大量的时间和人力成本，提高解决问题的效率。
其次，最优化算法可以针对不同的问题进行优化，满足各种需求。
例如，在工程学中，最优化算法可以用于设计中的参数优化，帮助设计师优化某个问题的多个因素。
在金融学中，最优化算法可以用于投资策略的优化，帮助投资人在不同的投资时间、风险和回报之间进行权衡。
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Logged MDT（2）
测量配置 配置有效性 测量内容 测量上报 上报内容
仅UE在RRC IDLE态时有效 （E-UTRAN为IDLE模式，UTRAN为IDLE, CELL_PCH和URA_PCH状态），其有效性直到有效时间超时或停止 MDT的配置和测量记录在UE经过状态转变时仍然保留。即当UE经历IDLE>CONNECTED->IDLE时，配置和记录仍然有效 每个UE只有一套系统的MDT配置。网络侧下发新的配置时，会替换之前的 配置，且之前配置对应的Log也被清除。在下发配置之前，由网络侧决定是否 索要UE的MDT Log MDT的配置信息只在下发配置时的PLMN内有效
总结
6
应用场景
MDT 应用场景
覆盖优化 容量优化 移动性优化 公共信道优化 QoS优化
7
应用场景——覆盖优化
覆盖问题是很容易被用户发现的一个问题（如终端显示无服务），也是 用户比较不同运营商服务质量的一个重要指标；
通过商用终端上报无线测量项，便于网络分析，诊断各种网络覆盖问 题,e.g.覆盖空洞、弱覆盖、导频污染等；
3GPP标准进展
3GPP R9 SI：明确了覆盖优化等若干应用场景对MDT技术的需求，并分析和评 估了其可行性以及实现方式 3GPP R10 WI：对覆盖优化场景下，基于控制面的解决方案进行了标准化工作 3GPP R11 WI：计划对Qos优化场景下MDT的解决方案进行标准化，并对R10中 所讨论的定位信息等内容进行增强
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网管侧MDT测量配置的下发
UE的MDT测量任务是由网管侧下发给网络侧，目前有以下两种方式 ： 基于管理的MDT流程（Management Based MDT）：针对一 定区域范围内的UE 基于信令的MDT流程（Signaling Based MDT）：针对指定UE 的路测配置。对UE的限定是根据IMSI/IMEI，也可以结合区域信 息进行选择
6个同频邻区 3个异频邻区 3个GERAN邻区 3个UTRAN邻区
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Logged MDT（4）
测量配置 配置有效性 测量内容 测量上报 上报内容
UE通过LogMeasAvailable这个指示位来通知网络logged MDT测量结果可用 网络侧收到UE的测量报告指示后，可通过RRC信令UE Information Request 要求UE发送收集的测量log给网络 UE通过Information Response 将测量报告上报给网络，可以分块上报 测量结果上报给网络后，UE就可以删除测量记录 再次回到IDLE态后，如果配置周期仍然有效，仍可以继续测量 如果测量配置有效时间超时，UE可以保存已经测量的记录48小时。在48小时 内，网络侧仍可以要求UE上报MDT测量记录 当UE进入关机状态或者detach时，相关的测量记录和配置信息都将清除
3
技术背景 – 概述
最小化路测技术
（Minimization of drive tests，MDT）
通过手机上报的测量 报告来获取网络优化所 需要的相关参数。
减少路测开销，缩短优化周期；
收集传统路测无法进行的全区域 测量信息；
可以降低二氧化碳的排放量，保 护环境。
4
技术背景 – 国内外研究进展
UE测量搜集的区域：UTRAN小区列表 Job Type（Immediate MDT或Logged MDT） 测量量列表 上报触发（仅用于Immediate MDT） 上报周期（仅用于Immediate MDT） 上报数量（仅用于Immediate MDT） 事件门限（仅用于Immediate MDT） 记录周期（仅用于Logged MDT） 记录时长（仅用于Logged MDT） Trace Reference TCE（Trace Collection Entity）的IP地址
网络侧根据网管的测量 配置需求下发给终端
终端在满足测量条件时 开始进行测量
测量信息的上报
1、网管侧下发 MDT测量配置
2、UE执行MDT 测量
3、MDT测量上报
Logged MDT：UE根据配置参数信息在IDLE态下进行测量存储，并在此后进入连接态 并满足上报条件时再上报给网络。 Immediate MDT：UE在连接态下进行测量，并在测量完后将测量报告上报给 eNodeB/RNC
终
测量量列表
端
上报触发（仅immediate
附
MDT) 上报间隔（仅immediate
着
MDT)
前
上报数量（仅immediate MDT)
事件门限（仅immediate
MDT)
记录间隔(仅logged MDT)
记录时长 (仅logged
MDT)
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基于信令的MDT流程-UTRAN
终
端
Job type （Immediate MDT或Logged MDT UE测量的区域范围： E-UTRAN小区 测量量列表 上报触发（仅适用于Immediate MDT） 上报周期（仅适用于Immediate MDT) 上报数量（仅适用于Immediate MDT) 事件门限（仅适用于Immediate MDT) 记录周期（仅适用于logged MDT） 记录时长（仅适用于logged MDT） trace Reference TCE的IP地址
28
Logged MDT（3）
测量配置 配置有效性 测量内容 测量上报 上报内容
UTRAN系统
服务小区的RSCP和Ec/No 邻区的RSCP和Ec/No，邻 区数目：
6个同频邻区 3个异频邻区 3个GERAN邻区 3个E-UTRAN邻区
E-UTRAN系统
服务小区的RSRP和RSRQ 邻区的RSRP和RSRQ，邻区 数目：
记录时长（仅用于Logged MDT）
TCE的IP地址
UE能力（例如UE等级等）
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基于信令的MDT流程-E-UTRAN
终
端
注 册
区域选择条件（TA、小区) Trace Reference
后
所选UE测量量
TCE的IP地址
23
基于信令的MDT流程-UTRAN
Job type
区域范围
测量 3、MDT测量上报
26
Logged MDT（1）
测量配置 配置有效性 测量内容 测量上报 上报内容
连接态时，网络通过LoggedMeasurementConfiguration消息 发送Logged MDT的配置信息给UE 配置参数：
测量触发的配置：周期性下行导频强度测量 配置有效时间 网络侧的绝对时间：UE测量记录的参考时间 测量区域的配置（可选）：GCI列表（最多32个）TA/LA/RA的列表 （最多8个）
9
应用场景——移动性优化
发现局部覆盖欠佳或调整网络参数设置的需要； 通过调整网络参数避免过早或过晚切换、切换到错误小区等切换问题； 提高全网切换成功率和网络性能
10
应用场景——公共信道优化
公共信道配置不合理会降低用户体验或网络性能，例如，用户解码广播信 道失败，用户解码寻呼信道失败；
与公共信道流程相关的问题检测（如上行或下行公共信道覆盖）或性能分 析（如连接建立时延）；
帮助设置网络参数和更改网络配置，从而优化系统性能。
11
应用场景——QoS优化
造成低QoS的原因是不同的，可能是覆盖问题、负载问题，移动性问题等 等；
QoS低的场景多发生于小区边界或存在特殊传播环境、流量分布不均地 区，仅研究小区级别的统计数据不够；
一个小区的覆盖范围超 出该小区的规划时会发 生越区。也能在另一个 小区内部形成“岛式” 覆盖。
弱上行覆盖会影响用户体验 ，如呼叫建立失败、掉话、 语音质量差等。应该平衡上 下行覆盖。
15
解决方案
控制面解决方案：测量报告通过RRC信令上报； 用户面解决方案：测量报告通过用户数据上报。
16
解决方案—工作流程
服务小区和邻区的信号水 平SNR（或SINR）低于维 持基本业务（SRB和公共 信道）的水平。
覆盖空洞
越区覆盖
服务小区的信号电平 SNR（或SINR）低于 维持某一规划性能的要 求电平（如小区边缘比 特率）
弱覆盖
覆盖问题
上下行覆 盖不平衡
某一点存在过多的强导 频，但却没有一个足够 强的主导频。
导频污染
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基于管理的MDT流程-E-UTRAN
Logged MDT情况下向UE发送下列配置信息：
Trace Reference
Trace Recording Session Reference TCE ID：由TCE的IP地址在RNC处映射
而成
记录周期 记录时长 绝对时间参考 对于Immediate MDT： 测量量列表 上报触发 上报周期 上报数量 事件门限
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基于信令的MDT流程-E-UTRAN
Job type（Immediate MDT Only, Logged MDT
only, Trace only, Immediate MDT 或者Trace，该参
数为必选）
IMSI或IMEI(SV)
终
位置选择条件（例如TA列表、小区列表等，该参
端 注
数为可选）
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基于管理的MDT流程-UTRAN
Logged MDT情况下向UE发送下列配置信息：
Trace Reference
Trace Recording Session Reference TCE ID：由TCE的IP地址在RNC处映射
而成
记录周期 记录时长 绝对时间参考 对于Immediate MDT： 测量量列表 上报触发 上报周期 上报数量 事件门限