A Particle Swarm Optimization Technique used for the Improvement of Analogue Circuit Performances

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SYNTHESIS OF ANALOG FILTER USING EVOLUTIONARY STRATEGIES

This project is designed to mimic automation of analog filter analysis to examine some efficient algorithm useful in filter synthesis. The process involves formation of MNA matrix to create symbolic transfer functions in s domain, continuous and discrete sizing of LC components using evolutionary algorithms; and finally, the performance of each algorithm is studied based on fixed error criterion and adaptability to discrete problem. Efficiency of the clever algorithms in optimizing piecewise filter response is ultimately dependent on the quality of the fitness function. A unique measure of error called Sum of Maximum Deviation (SMD) is implemented which evaluates the performance of global optimizer by weighing important details per unit sampled frequency. From global optimization point of view, it is certain that discrete evolutionary algorithms lacks the absoluteness of brute force analysis; however, the general continuous optimization is stretched to accommodate a new proximity estimator alongside its elementary constraint

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

Aplicación del algoritmo de Optimización por Enjambre de Partículas en el dimensionamiento óptimo de componentes para Filtros Activos

En este trabajo se presenta un método basado en el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO, Particle Swarm Optimization) para realizar el dimensionamiento óptimo de componentes en filtros activos. PSO debe resolver un problema de optimización multiobjetivo para determinar los valores de las resistencias y capacitores 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. Con el propósito de evaluar la viabilidad del método de diseño propuesto se considera como caso de estudio un filtro Sallen-Key pasabanda de segundo orden. Se asume un escenario donde los valores posibles para las resistencias y capacitores corresponden a los de las series E96 y E24, respectivamente. Los resultados de las simulaciones realizadas muestran que PSO permite obtener configuraciones del filtro bajo estudio con sensibilidades bajas y errores de diseño que satisfacen las especificaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Aplicación del algoritmo de Optimización por Enjambre de Partículas en el dimensionamiento óptimo de componentes para Filtros Activos

En este trabajo se presenta un método basado en el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO, Particle Swarm Optimization) para realizar el dimensionamiento óptimo de componentes en filtros activos. PSO debe resolver un problema de optimización multiobjetivo para determinar los valores de las resistencias y capacitores 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. Con el propósito de evaluar la viabilidad del método de diseño propuesto se considera como caso de estudio un filtro Sallen-Key pasabanda de segundo orden. Se asume un escenario donde los valores posibles para las resistencias y capacitores corresponden a los de las series E96 y E24, respectivamente. Los resultados de las simulaciones realizadas muestran que PSO permite obtener configuraciones del filtro bajo estudio con sensibilidades bajas y errores de diseño que satisfacen las especificaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Aplicación del algoritmo de Optimización por Enjambre de Partículas en el dimensionamiento óptimo de componentes para Filtros Activos

En este trabajo se presenta un método basado en el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO, Particle Swarm Optimization) para realizar el dimensionamiento óptimo de componentes en filtros activos. PSO debe resolver un problema de optimización multiobjetivo para determinar los valores de las resistencias y capacitores 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. Con el propósito de evaluar la viabilidad del método de diseño propuesto se considera como caso de estudio un filtro Sallen-Key pasabanda de segundo orden. Se asume un escenario donde los valores posibles para las resistencias y capacitores corresponden a los de las series E96 y E24, respectivamente. Los resultados de las simulaciones realizadas muestran que PSO permite obtener configuraciones del filtro bajo estudio con sensibilidades bajas y errores de diseño que satisfacen las especificaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Global Optimization of Microwave Filters Based on a Surrogate Model Assisted Evolutionary Algorithm

Local optimization is a routine approach for full-wave optimization of microwave filters. For filter optimization problems with numerous local optima or where the initial design is not near to the optimal region, the success rate of the routine method may not be high. Traditional global optimization techniques have a high success rate for such problems, but are often prohibitively computationally expensive considering the cost of full-wave electromagnetic simulations. To address the above challenge, a new method, called surrogate model-assisted evolutionary algorithm for filter optimization (SMEAFO), is proposed. In SMEAFO, considering the characteristics of filter design landscapes, Gaussian process surrogate modeling, differential evolution operators, and Gaussian local search are organized in a particular way to balance the exploration ability and the surrogate model quality, so as to obtain high-quality results in an efficient manner. The performance of SMEAFO is demonstrated by two real-world design cases (a waveguide filter and a microstrip filter), which do not appear to be solvable by popular local optimization techniques. Experiments show that SMEAFO obtains high-quality designs comparable with global optimization techniques but within a reasonable amount of time. Moreover, SMEAFO is not restricted by certain types of filters or responses. The SMEAFO-based filter design optimization tool can be downloaded from http://fde.cadescenter.com