Modelado simbólico del conjunto Óptimo de Pareto de dos celdas de ganancia unitaria (2016)
En este trabajo es presentado un método para extraer datos acerca de los resultados de un dimensionamiento de circuitos analógicos para extraer características que puede ser inmediatamente utilizado por diseñadores o estudiantes de diseño de circuitos integrados analógicos. Los modelos simbólicos que han sido generados utilizando Programación Genética Multi-Objetivo son modelos matemáticos humano interpretables. El procedimiento presentado abarca dos etapas: la generación de muestras del frente de Pareto de las dimensiones con desempeño óptimo de dos celdas de ganancia unitaria mediante el algoritmo genético NSGA-II; y la generación de modelos de cada uno de los objetivos del dimensionamiento utilizando regresión simbólica vía programación genética. La funcionalidad del método se muestra al describir tres casos: dos seguidores de corriente y un seguidor de voltaje.