Можно использовать fxpopt функция, чтобы оптимизировать типы данных модели или подсистемы. Иногда, оптимизация не успешна. Следующие разделы описывают, как диагностировать эти случаи.
Чтобы определить, приемлемо ли поведение новой реализации фиксированной точки, оптимизация требует четко определенных поведенческих ограничений. Используйте addTolerance метод fxpOptimizationOptions класс, чтобы задать числовые ограничения для оптимизированного проекта.
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 использовать переопределение типа данных, чтобы установить базовое поведение.
Диапазоны проекта, указанные 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.
Когда оптимизация не может найти новый допустимый результат, fxpopt функция не производит OptimizationResult вывод . Недопустимыми результатами чаще всего является результат использования модели, которая не поддержана для оптимизации. Для получения дополнительной информации смотрите Неспособный к проблеме Модели — Никаким Ограничениям, Заданным Неспособный к проблеме Модели — 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.