本文選題：片上網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：低功耗　出處：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)系統(tǒng)約束下的片上網(wǎng)絡(luò)映射如何建立低功耗和鏈路負(fù)載的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),提出一種基于融合離散粒子群算法(Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm,DPSOA)和遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)的新型映射算法.該算法利用任務(wù)節(jié)點(diǎn)通信量大小及其連接關(guān)系,劃分優(yōu)先級(jí),得到若干較優(yōu)初始解集;利用離散粒子群算法的快速搜索能力迅速靠近最優(yōu)解,利用遺傳操作中的選擇和變異防止算法掉入局部較優(yōu)解陷阱,以較少的迭代次數(shù)完成最優(yōu)解的尋找.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與遺傳算法、粒子群算法和蟻群算法相比,該算法在功耗和鏈路負(fù)載優(yōu)化上都能達(dá)到較好的結(jié)果.
[Abstract]:Aiming at how to establish multi-objective optimization function of low power consumption and link load for the on-chip network mapping under system constraints, A new mapping algorithm based on discrete Particle Swarm Optimization algorithm (DPSOA) and genetic algorithm (GA) is proposed in this paper. The fast searching ability of discrete particle swarm optimization (DPSO) is used to quickly approach the optimal solution, and the selection and mutation in genetic operation are used to prevent the algorithm from falling into the local optimal solution trap. The experimental results show that compared with genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm and ant colony algorithm, the algorithm can achieve better results in power consumption and link load optimization.
【作者單位】： 國(guó)家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家"八六三"高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2014AA01A)資助
【分類號(hào)】：TN47;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1590532