Aplicación del algoritmo evolución diferencial en un método de dimensionamiento para filtros bicuadráticos

Este trabajo presenta un método alternativo para el diseño de filtros bicuadráticos. El mismo utiliza un algoritmo evolutivo (EA, Evolutionary Algorithm) para determinar los valores de los componentes pasivos que le proporcionan al filtro sensibilidades mínimas con respecto a las variaciones de éstos, presentando además errores en los parámetros de desempeño inferiores a los establecidos en las especificaciones. Para este fin, se adopta el algoritmo Evolución Diferencial (DE, Differential Evolution), el cual se caracteriza por ser simple, eficiente y veloz. Para comprobar la viabilidad del método de diseño formulado, se propone su aplicación para seleccionar los componentes pasivos de un filtro bicuadrático pasabajo IGMFB (Infinite-Gain Multiple Feedback). Los resultados muestran que DE permite obtener configuraciones de filtro con sensibilidades bajas y errores en los parámetros funcionales que satisfacen las especificaciones consideradas. Por otro lado, la comparación de resultados con los obtenidos utilizando otros EA muestra que DE emplea una cantidad menor de evaluaciones de la función fitness y tiempos de ejecución más bajos, además de proporcionar soluciones que presentan, en general, mejores valores de fitness.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Aplicación del algoritmo evolución diferencial en un método de dimensionamiento para filtros bicuadráticos

Este trabajo presenta un método alternativo para el diseño de filtros bicuadráticos. El mismo utiliza un algoritmo evolutivo (EA, Evolutionary Algorithm) para determinar los valores de los componentes pasivos que le proporcionan al filtro sensibilidades mínimas con respecto a las variaciones de éstos, presentando además errores en los parámetros de desempeño inferiores a los establecidos en las especificaciones. Para este fin, se adopta el algoritmo Evolución Diferencial (DE, Differential Evolution), el cual se caracteriza por ser simple, eficiente y veloz. Para comprobar la viabilidad del método de diseño formulado, se propone su aplicación para seleccionar los componentes pasivos de un filtro bicuadrático pasabajo IGMFB (Infinite-Gain Multiple Feedback). Los resultados muestran que DE permite obtener configuraciones de filtro con sensibilidades bajas y errores en los parámetros funcionales que satisfacen las especificaciones consideradas. Por otro lado, la comparación de resultados con los obtenidos utilizando otros EA muestra que DE emplea una cantidad menor de evaluaciones de la función fitness y tiempos de ejecución más bajos, además de proporcionar soluciones que presentan, en general, mejores valores de fitness.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Aplicación del algoritmo evolución diferencial en un método de dimensionamiento para filtros bicuadráticos

Este trabajo presenta un método alternativo para el diseño de filtros bicuadráticos. El mismo utiliza un algoritmo evolutivo (EA, Evolutionary Algorithm) para determinar los valores de los componentes pasivos que le proporcionan al filtro sensibilidades mínimas con respecto a las variaciones de éstos, presentando además errores en los parámetros de desempeño inferiores a los establecidos en las especificaciones. Para este fin, se adopta el algoritmo Evolución Diferencial (DE, Differential Evolution), el cual se caracteriza por ser simple, eficiente y veloz. Para comprobar la viabilidad del método de diseño formulado, se propone su aplicación para seleccionar los componentes pasivos de un filtro bicuadrático pasabajo IGMFB (Infinite-Gain Multiple Feedback). Los resultados muestran que DE permite obtener configuraciones de filtro con sensibilidades bajas y errores en los parámetros funcionales que satisfacen las especificaciones consideradas. Por otro lado, la comparación de resultados con los obtenidos utilizando otros EA muestra que DE emplea una cantidad menor de evaluaciones de la función fitness y tiempos de ejecución más bajos, además de proporcionar soluciones que presentan, en general, mejores valores de fitness.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ