HFSS笔记——优化设计optimetrics

HFSS的优化设计可以分成4步走：

使用参数扫描确定合理区间 → 确定优化变量 → 构造目标函数→ 确定优化算法

1、变量分为两种，一种较工程变量，一种叫设计变量。

在一个project下可以同时存在多个design，在project下设置的变量叫做工程变量（project variables），在design下设置的变量叫做设计变量（local variables）。

区别:
1、变量的作用域不一样，工程变量是全局变量，设计变量是局部变量；
2、工程变量默认前缀是 $

构造目标函数

在HFSS → Optimetrics Analysis →setup optimization→

优化算法

1、拟牛顿法：软件默认的算法。是一种梯度算法。下一个点的选取是由当前点及当前点的一阶导数、二阶导数共同决定。

在噪声很小的情况下是足够准确的，但如果目标函数的噪声在工程上是十分显著的，就要使用模式搜索算法得到最优结果。

2、模式搜索算法：直接搜索算法，不需要使用目标函数的导数信息，只需要使用函数值信息。整个过程由探测移动和模式移动构成：探测移动搜寻目标函数的下降方向，模式移动是沿着下降方向的加速移动。

3、非线性顺序编程算法SNLP：适合解决目标函数中噪声较小的问题，引入了噪声滤波，相较于拟牛顿法，有更快的收敛速度，在多数HFSS优化设计问题，推荐选择SNLP

4、混合整数非线性顺序编程算法：与非线性顺序编程算法SNLP相似，但可以优化具有连续变量和整数变量的问题，但需要标记出整数变量。