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Genetic optimization of interval arithmetic-based worst casecircuit tolerance analysis

机译：基于区间算法的最坏情况电路公差分析的遗传优化

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A new approach for improving the efficiency and accuracy of interval arithmetic (IA) based worst case (WC) circuit tolerance analysis (TA) is presented in this paper. The partitioning of the parameters' tolerance/uncertainty ranges, which is necessary to increase the accuracy of IA-based computations, is optimized by means of a genetic algorithm (GA). It is shown that the IA-GA approach permits us to solve problems of small-change (SC) as well as large-change (LC) WC circuit TA, accurately and reliably. Several applications to the analysis of circuits with uncertain parameters are presented and discussed
机译：本文提出了一种基于间隔算术（IA）的最坏情况（WC）电路容差分析（TA）的效率和准确性提高的新方法。通过遗传算法（GA）可以优化对参数的公差/不确定性范围的划分，这对于提高基于IA的计算的准确性是必需的。结果表明，IA-GA方法使我们能够准确，可靠地解决小变化（SC）以及大变化（LC）WC电路TA的问题。介绍并讨论了在参数不确定的电路分析中的几种应用

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