Оптимизация типа данных Поиска и устранения проблем

Можно использовать функцию fxpopt, чтобы оптимизировать типы данных модели или подсистемы. Иногда, оптимизация не успешна. Следующие разделы описывают, как диагностировать эти случаи.

Неспособный к образцовой проблеме

Никакие заданные ограничения

Чтобы определить, приемлемо ли поведение новой реализации фиксированной точки, оптимизация требует четко определенных поведенческих ограничений. Используйте метод addTolerance класса fxpOptimizationOptions, чтобы задать числовые ограничения для оптимизированного проекта.

Модель не поддержана

Модель, содержащая систему, которую вы хотите оптимизировать, должна иметь следующие характеристики:

  • Все блоки в модели должны поддержать типы данных с фиксированной точкой.

  • Модель не может полагаться на переопределение типа данных, чтобы установить базовое поведение.

  • Области значений проекта, заданные на блоках в модели, должны быть сопоставимы с областями значений симуляции.

  • Формат регистрации данных модели должен быть установлен в Dataset.

    Чтобы сконфигурировать эту установку, в Параметрах конфигурации, в панели Data Import/Export, устанавливают Format на Dataset.

  • Модель должна иметь конечное время остановки симуляции.

Не мог исследовать результаты

Когда оптимизация не может найти новый допустимый результат, функция fxpopt не производит OptimizationResult вывод. Недопустимыми результатами чаще всего является результат использования модели, которая не поддержана для оптимизации. Для получения дополнительной информации смотрите, что Модель Не Поддержана.

Когда оптимизация успешна, можно исследовать несколько различных реализаций проекта, которые были найдены во время процесса оптимизации. Не сохраняйте модель, пока вы не будете удовлетворены новым проектом. Сохранение модели отключает вас от продолжения исследовать другие реализации.

Смотрите также

Классы

Функции

Похожие темы