(57)【要約】本下降型の多目的の設計方法体系は、複雑な設計を処理し、ＩＰの再利用を最大限にするという強力な手段を可能にする多目的の最適化／統合技術を高める。より大きいサブシステムが漸次より小さいサブシステムを含むという階層的な様式でシステムが説明されるという点で、この方法体系は下降型である。この方法体系は、階層の各レベルにおける各ノード毎に自動的にトレードオフを決定し、ノードの親ノードの設計空間を決定するためにこれらのトレードオフを用いることにより多目的技術を高める。本発明は、全レベルにおいて最適化、統合、或いは手動による設計のあらゆる組合わせにも好適である。【選択図】図１６
2004530991.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
設計目標を満たす設計を決定する方法であって、
設計の少なくとも１つの構成要素候補を特定すること、
少なくとも１つの構成要素候補につき少なくとも１つの離散的な構成要素トレードオフ曲線を決定すること、
少なくとも１つの離散的な構成要素トレードオフ曲線を含む設計空間を生成すること、及び
設計空間から少なくとも１つの設計を決定すること、
を含む方法。
【請求項２】
少なくとも１つの離散的な構成要素トレードオフ曲線を含む設計空間を生成することは、少なくとも１つの離散的な構成要素トレードオフ曲線及び構成要素に関連する追加の下部構造を含む設計空間を生成することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
設計空間から少なくとも１つの設計を決定することは、設計空間から離散的な設計トレードオフ曲線を決定することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つの構成要素につき少なくとも１つの離散的な構成要素トレードオフ曲線を決定することは、各構成要素候補につき離散的な構成要素トレードオフ曲線を決定することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
設計空間から少なくとも１つの設計を決定することは、
設計空間に基づいて離散的な設計トレードオフ曲線を決定すること、
離散的な設計トレードオフ曲線上の少なくとも１つの点を特定すること、及び
離散的な設計トレードオフ曲線上の少なくとも１つの点に対応する設計空間から少なくとも１つの設計を特定すること、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
設計の少なくとも１つの構成要素候補を特定することは、設計の少なくとも１つの構成要素を特定することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
少なくとも１つの構成要素につき少なくとも１つの離散的な構成要素トレードオフ曲線を決定することは、
少なくとも１つの構成要素につき少なくとも１つの副次構成要素候補を特定すること、
少なくとも１つの副次構成要素候補につき少なくとも１つの離散的な副次構成要素トレードオフ曲線を決定すること、
少なくとも１つの離散的な副次構成要素トレードオフ曲線を含む構成要素設計空間を生成すること、及び
副次構成要素設計空間から少なくとも１つの副次構成要素設計を決定すること、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
少なくとも１つの離散的な副次構成要素トレードオフ曲線を含む構成要素設計空間を生成することは、少なくとも１つの離散的な副次構成要素トレードオフ曲線及び構成要素に関連する追加の下部構造を含む構成要素設計空間を生成することを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
構成要素設計空間から少なくとも１つの構成要素設計を決定することは、構成要素設計空間から離散的な構成要素設計トレードオフ曲線を決定することを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも１つの副次構成要素につき少なくとも１つの離散的な副次構成要素トレードオフ曲線を決定することは、各副次構成要素候補につき離散的な副次構成要素トレードオフ曲線を決定することを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
構成要素設計空間から少なくとも１つの構成要素設計を決定することは、
構成要素設計空間に基づいて離散的な構成要素設計トレードオフ曲線を決定すること、
離散的な構成要素設計トレードオフ曲線上の少なくとも１つの点を特定すること、及び
離散的な構成要素設計トレードオフ曲線上の少なくとも１つの点に対応する構成要素設計空間から少なくとも１つの構成要素設計を特定すること、
を含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
各構成要素トレードオフ曲線がオプティマイザにより生成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
各構成要素トレードオフ曲線が構成要素設計のトレードオフ曲線であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
各構成要素トレードオフ曲線は、対応する目的関数により生成され各構成要素トレードオフ曲線が対応する目的関数空間にあることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
１つ以上の構成要素及び副次構成要素を有する設計目標を設計する方法であって、
設計に組込まれる可能性のある構成要素及び副次構成要素を下降型で計画すること、
構成要素及び副次構成要素の分類されたリストを構築すること、及び
副次構成要素のトレードオフ曲線を上昇型で生成し、生成された副次構成要素のトレードオフ曲線を用いて対応する構成要素の設計空間を定義すること
を含む方法。
【請求項１６】
更に、トレードオフの最上位レベルのセットから設計を選定することを含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
設計目標を満たす設計を決定する方法であって、
設計目標を特定すること、
ゴールを設計目標と関連づけること、
設計に組込まれる可能性のある構成要素候補及び副次構成要素候補を１つ以上特定すること、
各副次構成要素につき副次構成要素トレードオフ曲線を決定すること、
各構成要素につきその副次構成要素に基づいて構成要素設計空間を決定すること、
決定された構成要素設計空間に基づいて各構成要素につき構成要素トレードオフ曲線を決定すること、
構成要素トレードオフ曲線に基づいて設計空間を決定すること、及び
決定された設計空間に基づいて設計を決定すること、
を含む方法。
【請求項１８】
決定された設計空間に基づいて設計を決定することであって、
決定された設計空間に基づいて設計トレードオフ曲線を決定すること、
設計トレードオフ曲線上の点を選定すること、及び
設計トレードオフ曲線上の選定された点に対応する設計を選定すること
を含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
設計が１つ以上の構成要素を有するところの、設計目標を満たす設計を決定するシステムであって、
システムに設計目標を提供する手段、
ゴールを設計目標と関連づける手段、
設計に組込まれる可能性のある構成要素候補及び副次構成要素候補を１つ以上特定する手段、
各副次構成要素につき副次構成要素トレードオフ曲線を決定する手段、
構成要素の副次構成要素の副次構成要素トレードオフ曲線に基づいて構成要素設計空間を決定する手段、
各構成要素につき、決定された構成要素設計空間に基づいて構成要素トレードオフ曲線を決定する手段、
構成要素トレードオフ曲線に基づいて設計空間を決定する手段、及び
決定された設計空間に基づいて設計を決定する手段、
を含むシステム。
【請求項２０】
設計トレードオフ空間をユーザに表示する手段を更に含むことを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して設計方法体系、特に、下降型の設計方法体系に関する。
【背景技術】
【０００２】
設計方法体系は、複雑な設計を実現可能且つ取り扱い可能にする為に必要とされる。既知の設計方法体系は、有用であるが種々の欠点を抱える。
【０００３】
２つの既知の既存の設計方法体系は、下降型の（top-down)制限事項から導き出す型の設計方法体系と、上昇型（bottom-up）の設計方法体系とを含む。
【０００４】
図１を参照すると、下降型の制限事項から導き出す型の設計方法体系は、ある制限事項（例えば消費電力が１０ｍＷ未満であること）を有する特定の設計目標１００（例えばＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換器の設計）から始まる。次に、制限事項を考慮に入れながら、その設計目標の要素／構成要素が特定される（図２参照）。第２のレベル構成要素１１０、１２０及び１３０は、それぞれ第３のレベル構成要素１１２、１１４、１２２及び１２４に分解される（図３参照）。これは、最下位レベル（葉（leaf：木構造における終端の項目））構成要素が特定されるまで継続される（図４参照）。構成要素は、設計されることもできるし、（例えばデータベースまたは参考コレクションから）既知の設計を用いることもできる。次に、図５を参照すると、設計は、下から上へ検証される。典型的には、上昇型の検証段階は、下降型の設計段階より正確であり、設計についてより多くの情報が判明する。
【０００５】
この方法体系の欠点は、再設計が必要となった場合に明白となる。図６を参照すると、例えば、より低いレベル構成要素１１２が与えられた制限事項を満たすことができないという問題があった場合、これらの制限事項を緩めなければならず、その親構成要素１１０の再設計が必要となる。しかしながら、図７と図８を参照すると、この結果、親構成要素１１０がその制限事項を満たすことができなくなり、親構成要素１１０の親にあたる設計目標１００の制限事項の更なる緩和を必要とするかもしれない。結果として、たった１つのより低いレベル構成要素を変更するという必要条件が階層全体に波及し大規模な再設計及び制限事項の修正を必要とする可能性がある。最悪の場合、制限事項の範囲以内での設計目標１００の再設計が不可能であり、それによって、典型的には、非常に望ましくなく、且つ受け入れ難いビジネスコストを伴うかもしれないその（最上位レベルの）制限事項の修正が必要となる。
【０００６】
下降型の制限事項から導き出す型の設計方法体系は、設計計画の複雑性に対処する為に階層的な抽象化を用い、並行設計活動を支援するが、それは典型的には、「合理的な」制限事項を定める為に同様の問題を扱った過去の経験に頼っており、これらの制限事項を緩める必要があるということになるかもしれない。
【０００７】
制限事項が変更される際には、構成要素に対して上下方向の反復的な変更がある。更に重要なことに、下降型の制限事項から導き出す型の設計方法体系は、アーキテクチャ（architecture）の選定を最前面に押しやり、いかなる有効性や最適性の保証も無く実行可能な設計を特定することに方向付けられている。
【０００８】
別の既知の方法体系は、上昇型の設計方法体系である。図９を参照すると、この方法体系は、所望の設計目標２００から始まる。次に「必要とされると予測される」最下位レベルすなわち「葉」構成要素２１２、２１４、２２２及び２２４が設計され検証される。図１０においてノード２１０、２２０及び２３０で図示されるように、葉構成要素は、葉の親レベルにおいて構成要素を設計し検証する為に用いられる。図１１に示されるように、この過程は、ルート（root：階層構造の最上位）の子レベルにおける構成要素を用いて、ルートレベルの設計目標２００が設計され検証される迄、各レベルにおいて繰り返される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、不都合なことに、図１２で図示されるように、設計目標２１０のような構成要素の制限事項が満たされない場合、副次ブロックを再設計しなくてはならない。上昇型の設計は簡素であるが、構成要素の「予測された必要性」が誤りである場合には徒労に終わるという問題を抱える。更に、厳密な形式を持つ構成の欠如は、階層内のレベル間で何回もの反復につながる可能性がある。
【００１０】
これら２つの方法体系の例から要約すると、良い方法体系の利点とは、以下を含む：大規模な複雑性を処理すること；設計時間の最小化；必要とされる人員数の最少化；及び設計品質の最大化であって、好ましくは結果の最適性について何らかの保証を付与することによる設計品質の最大化。
【００１１】
更に、良い方法体系の望ましい特徴とは、以下を含む：設計過程における反復がほとんど無いまたは全く無いこと；ユーザに対し有用な情報である適切なレベルを提供すること；問題の階層的なモデル化；有用な結果であるデータベースの明確なモデル化；設計時間の迅速化の為に人員の並行活動を支援すること；及び設計ツールの能力を高めること。
【００１２】
従って、列挙された良い設計方法体系の利点及び特徴を得ようと努力すると同時に、既知の先行技術の不利点を克服する設計方法体系を提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の目的は、従来の設計方法体系の少なくとも１つの不利点を回避、または軽減することにある。
【００１４】
本発明の１つの観点によれば、設計目標を満たす設計を決定する方法が提供され、その方法は以下を含む：設計の少なくとも１つの構成要素候補（candidate component）を特定すること；少なくとも１つの構成要素候補につき少なくとも１つの離散的な構成要素トレードオフ曲線（component discrete tradeoff curve）を決定すること；少なくとも１つの離散的な構成要素トレードオフ曲線を含む設計空間（design space）を生成すること；及び設計空間から少なくとも１つの設計を決定すること。少なくとも１つの構成要素につき少なくとも１つの離散的な構成要素トレードオフ曲線を決定するステップは、以下を含むことができる：少なくとも１つの構成要素につき少なくとも１つの副次構成要素候補（candidate subcomponent）を特定すること；少なくとも１つの副次構成要素候補につき少なくとも１つの離散的な副次構成要素トレードオフ曲線（subcomponent discrete tradeoff curve）を決定すること；少なくとも１つの離散的な副次構成要素トレードオフ曲線を含む構成要素設計空間（component design space）を生成すること；及び副次構成要素設計空間（subcomponent design space）から少なくとも１つの副次構成要素設計（subcomponent design）を決定すること。
【００１５】
本発明の他の観点によれば、１つ以上の構成要素及び副次構成要素を有する設計目標を設計する方法が提供され、その方法は以下を含む：設計に組込まれる可能性のある構成要素及び副次構成要素を下降型で計画すること；構成要素及び副次構成要素の分類された（sorted）リストを構築すること；及び副次構成要素のトレードオフ曲線を上昇型で生成し、生成された副次構成要素のトレードオフ曲線を用いて対応する構成要素の設計空間を定義すること。
【００１６】
本発明の更なる他の観点によれば、設計目標を満たす設計を決定する方法が提供され、その方法は以下を含む：設計目標を特定すること；ゴール（goal）を設計目標と関連づけること；設計に組込まれる可能性のある構成要素候補及び副次構成要素候補を１つ以上特定すること；各副次構成要素につき副次構成要素トレードオフ曲線を決定すること；各構成要素につきその副次構成要素に基づいて構成要素設計空間を決定すること；決定された構成要素設計空間に基づいて構成要素トレードオフ曲線を各構成要素につき決定すること；構成要素トレードオフ曲線に基づいて設計空間を決定すること；及び決定された設計空間に基づいて設計を決定すること。
【００１７】
本発明の更なる他の観点によれば、設計が１つ以上の構成要素を有するところの、設計目標を満たす設計を決定するシステムが提供され、そのシステムは以下を含む：システムに設計目標を提供する手段；ゴールを設計目標と関連づける手段；設計に組込まれる可能性のある構成要素候補及び副次構成要素候補を１つ以上特定する手段；各副次構成要素につき副次構成要素トレードオフ曲線を決定する手段；構成要素の副次構成要素の副次構成要素トレードオフ曲線に基づいて構成要素設計空間を決定する手段；各構成要素につき、決定された構成要素設計空間に基づいて構成要素トレードオフ曲線を決定する手段；構成要素トレードオフ曲線に基づいて設計空間を決定する手段；及び決定された設計空間に基づいて設計を決定する手段。
【００１８】
本発明の他の観点及び特徴は、添付図面と関連付けて以下の本発明の具体的な実施例の説明から当業者にあきらかとなるであろう。
本発明の実施例は、以下の添付図面に関連付けて、一例としてのみ記述される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
【実施例】
【００２０】
概して、本発明は、下降型の（top-down）多目的の（multi-objective）設計方法体系の為の方法及びシステムを提供する。この方法体系は、複雑な設計を処理し、ＩＰ（Intellectual Property：知的財産）の再利用を最大限にするための強力な手段を可能にする多目的の最適化（optimization）／統合（synthesis）技術を高める。この方法体系は、設計目標を必要とするあらゆるものを含め、多くの分野に適用することができる。以下に述べる実施例は、電子設計自動化産業での例に関するが、本例の方法体系は、決してその適用例に限定されるものではない。他の適用例は、光学部品や、ネットワークアプリケーション、超小型電気機械装置（ＭＥＭｓ）、電算、スケジューリング問題及びマネージメント問題に関連するものを含む。
【００２１】
この方法体系は、より大きいサブシステムが漸次より小さいサブシステムを含むという階層的な様式でそのシステムが説明されるという点において、下降型である。この方法体系は、階層の各レベルにおける各ノード毎に自動的にトレードオフを決定することにより、多目的の技術を高める。この方法体系は、全レベルにおいて最適化、統合、または手動による設計のいかなる組合わせに対しても有効である。
【００２２】
より正確を期すために、以下の用語の用法を明確にする。「設計空間（design space）」とは、可能性のある設計のセットを指して言う。例えば、回路設計の作業をしている場合、設計空間は、典型的には、設計過程の間に変化させることのできる、回路の為のアーキテクチャ及びパラメータのセットである。「設計目標（design aim）」とは、設計過程または方法体系により探求される目的を指して言う。「ゴール（goal）」とは、設計により満たされるべき目的及び制限事項を指して言う。「構成要素（component）」とは、設計構成要素を指して言い、それは物理的な構成要素でありうるが、そうである必要はない。
【００２３】
ここで留意すべきは、設計が、物理的な物体の設計を指して言うことができるが、そうである必要はないことである。例えば、構成要素は、より大きいアルゴリズムの設計におけるサブルーチンまたはアルゴリズムを指して言うこともできる。
【００２４】
システムに対するゴールの最適化／統合は、システムに対するｎ次元の設計空間をｍ次元の「目的関数空間（objective function space）」へマッピングすることだと見なすことができる。「トレードオフ曲線（tradeoff curve）」という表現は、目的関数空間における非優越点（nondominated points)のセットを指して言う。しかしながら、非優越な設計空間に関する以下の論議を参照願いたい。
【００２５】
以下に強調されるように、本発明は、目的関数空間における離散的な非優越点に関する。従って、トレードオフ曲線は、連続的でなく有限な多くの点または可算な多くの点から成ると考えられるべきである。無論、「曲線（curve）」は、概して目的関数空間の階数に応じてｍ次元である。拡大解釈すれば、トレードオフ曲線を非優越点によって定義される関係として考えることもできる。
【００２６】
明確にする為、以下の例を考察する：設計目標は、ユーザを運ぶための乗り物である；ゴールは、２つ以上の車輪を有するという制限事項、及び、コストを最小にし安定性を最大にするという２つの目的を含む。（トレードオフ曲線を定義している）２つの設計は：構成要素として骨組み、座席、２つの車輪及び動力伝達系路を有する自転車と；構成要素として骨組み、座席、３つの車輪及び動力伝達系路を有する三輪車である。自転車はより低コストであるが同時に安定性がより低いので、２つの設計間にはトレードオフが存在する（自転車と三輪車のいずれも互いに優越しない）。
【００２７】
図１４を参照すると、本発明によれば、ゴールを有する最上位レベルの設計目標から始まる。少なくともゴールのうちの１つは制限事項ではなく目的であるべきであり、そうでなければ、最上位レベルの問題が、例えば下降型の制限事項から導き出す型の設計方法体系によって、モデル化されうる。しかしながら、目的のゴールを有するサブツリーは、本方法体系を用いることができる。図１４の例において、設計目標３００は、ある特定のゴールを有するＡ／Ｄ変換器の設計である。
【００２８】
図１５を参照すると、「含むかもしれない」関係は、設計目標３００に対してその構成要素３１０（サブノード）によって特定される。これらのサブノードは、１つ以上の最終設計において組込まれる可能性のある構成要素候補である。ここで留意すべきは、サブノード３１０は関連づけられたゴールをも有することである。「含むかもしれない」関係とは、ノードがゼロまたはそれ以上の実現値のサブノードを含むことを意味している。この過程は、サブノード３１０、３２０に適用される。例えば、図１６で図示されるように、サブノード３１０は、サブノード３２０及び３２２との間に「含むかもしれない」関係を有する。これは、葉ノードを除く全ノードがそれぞれのサブノードとの間に「含むかもしれない」関係を有するまで継続する。本例において、ノード３１２、３１４及び３２０が葉ノードである。
【００２９】
図１７を参照すると、葉ノード３１２及び葉ノード３１４において、トレードオフは、それぞれの設計空間に基づいてＳＣ（Switched Capacitor：切り替えコンデンサ）構成要素及びＯＴＡ（Operational Transconductance Amplifier：演算相互コンダクタンス増幅器）構成要素のゴール間で生成される。設計空間は、生成されることもできるし、または、例えばデータベースの参照による既知のものであることもできる。
【００３０】
従って、各構成要素につき、それぞれの設計空間、関連づけられたゴール及び対応する目的関数に基づいて、目的関数空間における離散的な点のセット（トレードオフ曲線）が生成される。これは、そうである必要はないが、オプティマイザを用いて行うこともでき、その場合、各点は非優越点となる。
【００３１】
ここで留意すべきは、離散的な点のセットに言及していることである。離散的な点のセットは、連続的な点のセットが存在する保証はないことから、連続的な点のセットより有用である。無論、連続的なセットが存在する場合には、いつでも連続的なセットから離散的なサブセットを選定することができる。図２２参照。
【００３２】
更に、各点が既存または既知の設計に対応するというある程度の保証を得ることができるが、それに対して連続的な場合では、補間法、補外法または他の技巧を用いる必要があるかもしれない。実際的な問題として、典型的な構成要素は、固定抵抗といった離散的な値を有する。図１７で示されるように、トレードオフはまた、検証される。
【００３３】
図１８を参照すると、葉ノード３１２及び葉ノード３１４のトレードオフ曲線は、それらの親ノード３１０の設計空間を生成するために用いられる。本例において、Ｓ＆Ｈ（Sample and Hold：サンプルホールド回路）３１０の設計空間は、ノード３１２及びノード３１４から得られるトレードオフ曲線の積である。更に明確にすると、本例では、ノード３１２から得られるトレードオフ曲線がＴ＝｛ｔ1，ｔ２｝であり、かつ、ノード３１４から得られるトレードオフ曲線がＵ＝｛ｕ１，ｕ２，ｕ３｝である場合、その積はＴｘＵ＝｛ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５，ｖ６｝でありｖ１＝（ｔ１，ｕ１），ｖ２＝（ｔ１，ｕ２），ｖ３＝（ｔ１，ｕ３），ｖ４＝（ｔ２，ｕ１），ｖ５＝（ｔ２，ｕ２），ｖ６＝（ｔ２，ｕ３）である。ここで、各ｔｉは、ノード３１２の目的関数空間にある点であり、各ｕｊは、ノード３１４の目的関数空間にある点であり、また、各ｚｋは、ノード３１０の設計空間にある点である。２つの副次構成要素を関連づけるために、例えば２つの構成要素の物理的な接続または他の何らかの下部構造（infrastructure）といった追加の変数を導入する必要があるかもしれない。この追加の下部構造すなわち「グルーロジック（glue logic）」はまた、ノード３１０のトレードオフ曲線に１つ以上の次元または点を与えることができる。
【００３４】
より一般的には、生成された設計空間は、それを生成するトレードオフ曲線を含む。このことは、トレードオフ曲線の点、またはトレードオフ曲線の積、またはトレードオフ曲線及び追加点の積、または追加点を有するトレードオフ曲線の点の和集合、または追加点を有するトレードオフ曲線の積の和集合を含む設計空間を意味する。また或いは、設計空間は、その中にトレードオフ曲線が組込まれているものである。
【００３５】
ノード３１０において、結果として生じる設計空間に基づいて、対応するトレードオフ曲線が生成され、検証される。ノード３２０は、葉ノードであるので、トレードオフ曲線は、ノード３１２及びノード３１４のトレードオフ曲線と同様に生成される。
【００３６】
図２０を参照すると、ノード３００の設計空間は、ノード３１０の設計空間の生成と同様に、ノード３１０及び３２０から得られるトレードオフ曲線から導出、または生成される。
【００３７】
図２１を参照すると、ノード３００で可能な設計に対してトレードオフ曲線が生成され、対応する設計が検証される。
【００３８】
最後のステップは、（離散的な）トレードオフ曲線から設計を選定することである。例えば、図２２の離散的なトレードオフ曲線を参照のこと。
【００３９】
図１３を参照すると、本発明の別の実施例によれば、下降型の多目的の設計方法体系は、以下のステップを含む：下降型で計画するステップ１０００；分類されたリストを構築するステップ１０２０；トレードオフ曲線を上昇型で生成するステップ１０４０；及び最上位レベルの設計を選定するステップ１０６０。本発明の実施例の一例が図２３から図３０に図示されている。
【００４０】
本実施例によれば、下降型で計画する第１のステップ１０００は、下降型の「含むかもしれない」図表を構築することを含む。この図表は、構成要素の種類間の「含むかもしれない」関係を示す。この第１のステップは、図２３の図表で図示されており、ユーザが構成要素の種類間の「含むかもしれない」関係のセットを作成する。例えば、構成要素の種類は、フィルタ、ＯｐＡｍｐ（operational amplifier：演算増幅器）、Ｄ／Ａ（デジタル／アナログ変換器）、及びＰＬＬ（phase-locked loop：位相同期ループ）を含むことができる。
【００４１】
図表の最上部にあるのは設計されるべきシステムである。最上部近辺には、矢印がより小さな種類のシステムを指している他の大きな種類のシステムがある。しかしながら、より高いレベルの種類は、より低いレベルの種類を含まなくても良い；例えば、フィルタは、ＯｐＡｍｐを「含むかもしれない」が含む必要は無い。この図表は、「含むかもしれない」という従属性（dependencies）以外にはアーキテクチャによる選定に関する情報を持たないことを強調する。このアーキテクチャによる選定についての緩い制限事項こそが階層的な統合を可能にするのである。（また或いは、望むなら、ユーザは固定トポロジ（fixed topology）またはトポロジのセットを選んでも良い。）更に、循環性の従属性はあるべきではない。
【００４２】
図表は、より高いレベルの構成要素が、どのようにより低いレベルの構成要素により提供されるトレードオフに依存しているかを示す：より低いレベルの構成要素がより高いレベルの構成要素の設計に用いられる場合、より低いレベルの構成要素のトレードオフは、より高いレベルの構成要素の設計空間の一部となる。
【００４３】
ＯｐＡｍｐ以上のレベルにおける構成要素の種類は、付随する行動モデルを有するべきである。行動モデルのパラメータは、構成要素の種類のトレードオフで見いだされるパラメータであるべきである。例えば、ＯｐＡｍｐの行動モデルのパラメータは、開ループ利得及び単位利得帯域幅を含むであろう。
【００４４】
第２のステップ１０２０は、分類されたリストを作成することを含む。このことは、いかなる「含むかもしれない」という従属性をも有しない構成要素（即ち葉ノード）から始まる図表をたどることを意味する。それがリストの最初の項目になる。含むかもしれない構成要素が全てリスト上にある場合にのみリストに新しい構成要素を加える。全ての構成要素が加えられるまで構成要素を加え続ける。図２４には、ユーザが構成要素の種類のリストを作成するステップ１０２０が図示される。リストの最上部にあるのはＯｐＡｍｐであり、それはＯｐＡｍｐが他の構成要素に対し「含むかもしれない」という従属性を有さないからである。リストの最下部には設計中のシステムがある。
【００４５】
第３のステップ１０４０は、上昇型によるトレードオフの生成を含む。リストの各構成要素につき（最初の構成要素から始めて下に進む）、以下のうちの一つによりその構成要素に最適なトレードオフを決定する：
・アーキテクチャを選択し最適化する；次に配置（layout）を行うこと；
・多くのアーキテクチャを選択しそれぞれを最適化する；それぞれに配置を行うこと；
・多くのアーキテクチャを得るために統合及び最適化を行う；それぞれに配置を行うこと；及び
・データベースに保存されている過去の設計及びトレードオフＩＰを用いる；必要なら配置を行うこと。
【００４６】
図２５から図２９に、第３のステップが図示される。リストの最上部から始めて下に進みながら、構成要素のトレードオフが見いだされる。図２５は、ＯｐＡｍｐのトレードオフが見いだされるサブステップを図示する。図２６は、フィルタのトレードオフが見いだされるサブステップを図示する。図２７は、Ｄ／Ａのトレードオフが見いだされるサブステップを図示する。図２８は、ＰＬＬのトレードオフが見いだされるサブステップを図示する。図２９は、システムのトレードオフが見いだされるサブステップを図示する。ここで留意すべきは、本例において、最適化ステップが実行された為、トレードオフは最適なものであるという点である。しかしながら、最適でないトレードオフもまた用いることができ、本発明は、オプティマイザのユーザまたは最適なトレードオフのいずれにも依存しない。
【００４７】
第４のステップ１０６０は、設計を選択することを含む。リスト上の全項目に対してこれまでのステップが実行された時、ユーザは、設計されるべきシステムのトレードオフ及び対応する設計を有する。ユーザは、トレードオフに基づいて決定をすることができ、その設計は完了する。図３０で図示されるように、ユーザは、ユーザに提示された最適なトレードオフのセットからシステムレベルでの設計を選定する。ユーザのすることはこれで完了した。
【００４８】
階層のより高いレベルにおいて、構成要素の行動モデルが用いられる。この時点でのゴールは、全ての目的及び制限事項の間での全ての可能性のあるトレードオフの間で完全に連続した近似を生成することではなく；むしろ、目的空間においてトレードオフを集合的に離散して近似する点のセットを生成することにある。
【００４９】
多目的の最適化／統合は、このような点のセットを生成することができる。これらの各点は、設計のデータベースから取り出すことができる実証済みの設計である。より低いレベルの構成要素の目的空間におけるこの離散的な点のセットがより高いレベルの構成要素の設計空間において離散的な点として用いられる。離散的な取り組み方法（approach）は、（連続的な取り組み方法と対比して）多数個の目的に対して上昇型によるトレードオフの生成という問題を扱いやすくする。
【００５０】
これまでの例は、非優越の設計空間に関するものであった。しかしながら、本発明は、「優越した（dominated）」設計といった他の設計を処理し、長さ、幅、抵抗及びマッチングのような構成要素の値といったより低いレベルの設計変数を処理できるよう容易に拡張できる（図３１参照）。
【００５１】
これは、より低いレベルの空間の非優越設計を含むだけではなく、実行可能ないかなる設計も保持できる、より高いレベルの設計空間を検討することにより実現される。これらの「実行可能な設計」は、非優越設計及びより低いレベルの設計変数空間を含む。
【００５２】
しかしながら、ただ空間内により多くの有限の点を有するだけでは不十分かもしれない。より高いレベルに影響を与えるトレードオフ空間に無い構成要素の測定値があるかもしれない。例えば、配置の厳密な形は、トレードオフ曲線には無いかもしれないが、より高いレベルの配置には影響を与える。また、トレードオフ曲線において厳密な形があるならば、それは、トレードオフ空間で与えられた点を占める配置の形はただ１つの形ではなく恐らく多数あるという理由で、過度に限定しているかもしれない。
【００５３】
この問題を克服する取り組み方法の１つは、トレードオフ空間における各点につき、より高いレベル用の設計の自由度を表す空間を考慮の入れることである。例えば、配置の厳密な形は変形種を有するかもしれないが、その形はそれらの性能達成目標に合うように、可能性のある形のセットになお制限される。
【００５４】
この方法体系は、アーキテクチャの選定を可能な限り先送りするので、階層的な統合及び階層的な最適化のいかなる組み合わせも可能にする。ユーザがいずれかのレベルにおいて１つまたは複数のアーキテクチャを選定しパラメータを単に最適化することを選んだ場合、ユーザはそうすることができる。また或いは、ユーザが設計空間にトポロジ及びパラメータの両方を含ませることを選んだ場合、システムはそれも同様に可能にするであろう。ここで再度留意すべきは、より高いレベルの構成要素の「パラメータ」は、より低いレベルの性能空間に基づくということである（図３２参照）。
【００５５】
階層の最も低いレベルにおいて、例えばＳＰＩＣＥ（Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis：集積回路に重点をおいたシミュレーションプログラム）モデルにおける統計的変動が起こり、他の場所で導出される。統計的変動がそのレベルにおいてモデル化される場合、それぞれのより高いレベルにおいても同様に変動がある。トレードオフ曲線の各設計点は、１００％ある特定の性能を有するわけではなく；むしろ、それらの性能は、同時確率分布関数（ｊｐｄｆ：joint probability distribution function）により表される。このようにして、ｊｐｄｆは、問題のますます高いレベルへと波及する。最終システムレベルのトレードオフは、実際には点のセットであり、各点のシステムレベルでの性能はｊｐｄｆにより表される。選択された設計点は、単一のｊｐｄｆを参照するであろう。ランダムな点がその設計点に対応するｊｐｄｆから抽出される（図３３参照）。
【００５６】
本方法体系は、組織における一連の管理職らが取りうる方法に非常に類似しており、経営意思決定にあてはめることができる。最初に、下降型での質問提示が起こる。最上位レベルの管理職は、ある特定の事について何らかの決定をする必要があると決定する；彼は自分が特定のゴールを持っていることを認識している。彼は、それらの決定をする前に、複数のゴール間でのトレードオフ、及びトレードオフ空間における最適な点が何であるかを理解したいと望む。最上位の管理職には、組織の異なる観点を得るため、彼に報告する一連の管理職がいる。彼ら管理職は、それぞれ自分のゴールのセットを持っている。最上位の管理職は、彼ら各管理職に彼らにとっての最適な選択肢が何であるかを尋ねる。
【００５７】
彼ら管理職は今度は彼らの次長のところに行き、次長は彼らの副次長のところへ行き、等。最後に、組織における「葉」の人々にたどり着く。
【００５８】
次に、上昇型での質問応答が起こる。組織における「葉」の人々にたどり着くと、彼らは、彼らの管理職に彼らの選択肢を述べる。管理職は、彼ら自身のレベルに最適な選択肢のセットを決定するために、彼らの下にいる各人からの選択肢の異なる組合わせを調べる。この上昇型の質問応答は、最上位の管理職が最適なトレードオフ曲線を得るまで階層のレベルを登り続ける。そのトレードオフ曲線は、例えば、企業リスク対企業の時価資本総額対従業員の満足度であるかもしれない。管理職は次に、組織が取るであろう方向（トレードオフ曲線における点）を決定する為に高いレベルのトレードオフ曲線から選び、適切な行動方針を履行する。
【００５９】
本発明の方法は、異なる取り組み方法またはアーキテクチャを探究するためにも用いることができる。具体的には、２つ（またはそれ以上）の取り組み方法が可能な場合、各木構造の最上位すなわちルートにおける同一のゴールと、同一の目的関数とを有する所望の設計目標を有する各取り組み方法に対して、独立した木構造が構築される。次に各木構造に対するトレードオフ曲線を得るために本発明の方法体系が適用される。トレードオフ曲線が全て同様な空間（例えば、全ての空間が同じ軸線を有している）にある為、これらのトレードオフ曲線の和集合から所望の設計を選定することができる。
【００６０】
この発明の実施例は、いかなる従来のコンピュータプログラミング言語で実行されても良い。例えば、好適な実施例は、手続き型プログラミング言語（例えば「Ｃ」）、またはオブジェクト指向言語（例えば「Ｃ＋＋」）で実行されても良い。この発明の別の実施例は、あらかじめプログラムされたハードウェア部品、他の関連要素、またはハードウェア及びソフトウェア要素の組合せとして実行されても良い。
【００６１】
実施例は、コンピュータシステムで用いられるためのコンピュータプログラム製品として実行することができる。このような実行は、コンピュータが読み込める媒体（例えばディスケット、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、または固定型ディスク）等の有形の媒体上に固定された、またはモデムや媒体を通じてネットワークに接続されている通信アダプタ等の他のインターフェース装置経由でコンピュータシステムに転送可能な、一連のコンピュータ指令を含んでも良い。
【００６２】
媒体は、有形の媒体（例えば、光通信線、または電気通信線）、または、無線技術（例えば、マイクロ波、赤外線、または他の伝達技術）で実行された媒体でもよい。一連のコンピュータ指令は、本明細書で前述された機能性の全て、または一部を包含する。このようなコンピュータ指令を、多くのコンピュータアーキテクチャまたはオペレーティングシステムで用いられる多数のプログラミング言語で書くことができることを、当業者は高く評価するであろう。更に、このような指令は、半導体、磁気、光または他の記憶装置等のいかなる記憶装置に格納されても良く、光、赤外線、マイクロ波または他の伝達技術等のいかなる通信技術で転送されても良い。
【００６３】
このようなコンピュータプログラム製品は、印刷された、または電子化された文書を付属する着脱可能な媒体として配布されたり（例えば収縮包装されたソフトウェア）、コンピュータシステムにあらかじめ組込まれていたり（例えばシステムＲＯＭや固定ディスク）、またはネットワーク経由でサーバから配布されたり（例えばインターネットやワールドワイドウェッブ（ＷＷＷ））しても良いことが予想される。無論、この発明のいくつかの実施例は、ソフトウェア（例えば、コンピュータプログラム製品）とハードウェア両方の組合わせとして実行されても良い。この発明の更に別の実施例は、全面的にハードウェア、または全面的にソフトウェア（例えば、コンピュータプログラム製品）として実行されても良い。
【００６４】
本発明を種々の典型的な実施例について開示したが、本発明の範囲を逸脱することなく発明の幾つかの利点を実現する種々の変更や修正を加えうることは、当業者に明らかなところである。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】図１は、既知の下降型の制限事項から導き出す型の方法体系による最上位レベルのノードを示す；
【図２】図２は、図１の方法体系の続きであって、最上位レベルのノードの構成要素が設定された状態を示す；
【図３】図３は、図３の方法体系の続きであって、最上位レベルのノードの構成要素が設計され、それ以降のレベルの（葉）ノードが設定された状態を示す；
【図４】図４は、図３の方法体系の続きであって、葉ノードの構成要素が設計された状態を示す；
【図５】図５は、図４の方法体系の続きであって、全構成要素の設計の検証を図示している；
【図６】図６は、図５の方法体系の続きであって、葉ノードの制限事項の緩和及び葉ノードの親の再設計を図示している；
【図７】図７は、図６の方法体系の続きであって、中間ノードの制限事項の緩和及び中間ノードの親の再設計を図示している；
【図８】図８は、図７の方法体系の続きであって、最上位ノードの制限事項の緩和及びより高いレベルの制限事項の修正を図示している；
【図９】図９は、既知の上昇型設計方法体系による、最上位レベルのノードの設計における葉ノードの設計及び検証による必要な構成要素の「予測」を示す；
【図１０】図１０は、図９の方法体系の続きであって、中間ノード（葉ノードの親）の設計及び検証を図示している；
【図１１】図１１は、図１０の方法体系の続きであって、最上位ノードの設計及び検証を図示している；
【図１２】図１２は、図１１の方法体系の続きであって、最上位ノードの設計がその制限事項を満たさない場合における、中間ノード及びその子孫の葉ノードの再設計を図示している；
【図１３】図１３は、本発明の実施例による下降型の多目的の設計方法を示す高いレベルでのフローチャートである；
【図１４】図１４は、本発明の別の実施例による、ゴールを有する最上位レベルの設計構成要素を示す；
【図１５】図１５は、図１４の方法体系の続きであって、最上位レベルの構成要素の「含むかもしれない」構成要素を図示している；
【図１６】図１６は、図１５の方法体系の続きであって、中間構成要素の「含むかもしれない」構成要素を図示している；
【図１７】図１７は、図１７の方法体系の続きであって、２つの葉ノードにおけるトレードオフ曲線の生成及び検証を図示している；
【図１８】図１８は、図１７の方法体系の続きであって、中間ノードの設計空間への２つの第３のレベルの葉ノードのトレードオフ曲線の組込みを図示している；
【図１９】図１９は、図１８の方法体系の続きであって、２つの第２のレベルのノード（うち１つは葉ノードである）におけるトレードオフ曲線の生成及び検証を図示している；
【図２０】図２０は、図１９の方法体系の続きであって、最上位ノードの設計空間への２つの第２のレベルのノードのトレードオフ曲線の組込みを図示している；
【図２１】図２１は、図２０の方法体系の続きであって、トレードオフ曲線の生成及び検証を図示している；
【図２２】図２２は、離散的な及び連続的なトレードオフ曲線を示す；
【図２３】図２３は、図１３の方法体系の一例であって「含むかもしれない」関係が特定されている場合を示す；
【図２４】図２４は、図２３の例の続きであって、構成要素の種類の一覧を示す；
【図２５】図２５から図２９は、図２４の例の続きであって、異なる構成要素に対する（最適な）トレードオフの発見を示す；
【図２６】図２５から図２９は、図２４の例の続きであって、異なる構成要素に対する（最適な）トレードオフの発見を示す；
【図２７】図２５から図２９は、図２４の例の続きであって、異なる構成要素に対する（最適な）トレードオフの発見を示す；
【図２８】図２５から図２９は、図２４の例の続きであって、異なる構成要素に対する（最適な）トレードオフの発見を示す；
【図２９】図２５から図２９は、図２４の例の続きであって、異なる構成要素に対する（最適な）トレードオフの発見を示す；
【図３０】図３０は、システムレベルにおけるトレードオフを示す；
【図３１】図３１は、非優越点及び優越点（dominated points)を示す；
【図３２】図３２は、フィルターに対する統合空間を示す、また
【図３３】図３３は、ランダム変数を有する及び有しない目的空間（または目的関数空間）内の点を示す。
【符号の説明】
【００６６】
１００  下降型の制約条件から導き出す型の設計方法体系における設計目標
１１０  下降型の制約条件から導き出す型の設計方法体系における第２のレベルの構成要素
１２０  下降型の制約条件から導き出す型の設計方法体系における第２のレベルの構成要素
１３０  下降型の制約条件から導き出す型の設計方法体系における第２のレベルの構成要素
１１２  下降型の制約条件から導き出す型の設計方法体系における第３のレベルの構成要素
１１４  下降型の制約条件から導き出す型の設計方法体系における第３のレベルの構成要素
１２２  下降型の制約条件から導き出す型の設計方法体系における第３のレベルの構成要素
１２４  下降型の制約条件から導き出す型の設計方法体系における第３のレベルの構成要素
２００  上昇型の設計方法体系における設計目標
２１０  上昇型の設計方法体系における第２のレベルの構成要素
２２０  上昇型の設計方法体系における第２のレベルの構成要素
２３０  上昇型の設計方法体系における第２のレベルの構成要素
２１２  上昇型の設計方法体系における第３のレベルの構成要素
２１４  上昇型の設計方法体系における第３のレベルの構成要素
２２２  上昇型の設計方法体系における第３のレベルの構成要素
２２４  上昇型の設計方法体系における第３のレベルの構成要素
３００  本発明の方法体系における設計目標
３１０  本発明の方法体系における第２のレベルの構成要素
３２０  本発明の方法体系における第２のレベルの構成要素
３１２  本発明の方法体系における第３のレベルの構成要素
３１４  本発明の方法体系における第３のレベルの構成要素
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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2004530991.tif 000084
【国際調査報告】
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