本文關鍵詞：基于遺傳和陰性選擇的混合軟硬件劃分方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：嵌入式系統(tǒng)SoC的器件尺寸越來越小、集成度越來越高、功能越來越復雜,傳統(tǒng)的設計方法已經(jīng)不能滿足當前SoC設計的需求,因此出現(xiàn)了軟硬件協(xié)同設計。軟硬件劃分是軟硬件協(xié)同設計中非常關鍵的步驟,研究軟硬件劃分方法,對系統(tǒng)進行描述并建模,不斷優(yōu)化劃分的算法,都具有十分重要的理論和實際應用意義。本文介紹了國內外在軟硬件協(xié)同設計領域中的研究狀況,進一步討論了在嵌入式系統(tǒng)設計過程中建立系統(tǒng)對應的數(shù)學模型的方法,同時分析了軟硬件劃分方法中存在的普遍問題以及經(jīng)常遇到的困難。在對遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)和陰性選擇(Negative Selection,NS)算法的各方面特性以及優(yōu)缺點進行分析和比較的基礎上,提出了遺傳陰性選擇混合算法,通過結合遺傳算法和陰性選擇算法各自的優(yōu)勢,得到了具有較強執(zhí)行效率和尋優(yōu)能力的算法,并對傳統(tǒng)的交叉和變異算子做了一定優(yōu)化以提高最終解集的質量和解分布的廣泛性。還提出了伴隨進化過程自我集淘汰參數(shù)不斷變化的策略,實現(xiàn)了在不同進化階段對個體進行淘汰的力度的控制和調整。最后,分別將遺傳算法、陰性選擇算法以及遺傳陰性選擇混合算法進行編程實現(xiàn),并對使用TGFF(Task Graph for Free)工具生成的任務圖進行軟硬件劃分實驗。通過對比和驗證,實驗結果表明遺傳陰性選擇混合算法克服了遺傳算法淘汰個體過程慢、陰性選擇算法初期搜索能力差的弱點,從而在提高了算法執(zhí)行速度的同時能得到質量有保證、分布均勻且廣泛的劃分方案集。
【關鍵詞】：軟硬件劃分 遺傳算法 陰性選擇算法
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP18;TP368.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 縮略語對照表9-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 設計方法13-15
• 1.2.1 傳統(tǒng)設計方法13-14
• 1.2.2 軟硬件協(xié)同設計方法14-15
• 1.3 國內外研究狀況15-17
• 1.3.1 國外研究狀況15-16
• 1.3.2 國內研究狀況16-17
• 1.3.3 研究狀況總結17
• 1.4 本文研究內容17-20
• 第二章 軟硬件劃分系統(tǒng)綜述20-28
• 2.1 軟硬件劃分主要內容20-21
• 2.1.1 軟硬件劃分系統(tǒng)的要求20
• 2.1.2 目標系統(tǒng)結構20-21
• 2.1.3 系統(tǒng)開銷和優(yōu)化目標21
• 2.2 軟硬件劃分問題21-25
• 2.2.1 組合優(yōu)化21-22
• 2.2.2 軟硬件劃分的定義22-23
• 2.2.3 多目標優(yōu)化23
• 2.2.4 多目標優(yōu)化的數(shù)學定義23-25
• 2.2.5 多目標優(yōu)化與軟硬件劃分25
• 2.3 嵌入式系統(tǒng)建模方法25-28
• 第三章 遺傳和陰性選擇算法研究與分析28-38
• 3.1 遺傳算法28-32
• 3.1.1 遺傳算法基本原理28-29
• 3.1.2 遺傳編碼29
• 3.1.3 種群規(guī)模與初始化29-30
• 3.1.4 適應度函數(shù)30
• 3.1.5 遺傳運算30-31
• 3.1.6 遺傳算法流程及特性31-32
• 3.2 陰性選擇算法32-38
• 3.2.1 陰性選擇算法基本原理32-34
• 3.2.2 陰性選擇算法如何應用于優(yōu)化34-36
• 3.2.3 陰性選擇算法的流程36-38
• 第四章 基于遺傳和陰性選擇的混合軟硬件劃分算法38-58
• 4.1 遺傳算法與陰性選擇算法對比分析38-41
• 4.1.1 時間復雜度38-40
• 4.1.2 尋優(yōu)趨勢40-41
• 4.1.3 尋優(yōu)能力與收斂速度41
• 4.2 算法實現(xiàn)41-58
• 4.2.1 軟硬件劃分模型41-43
• 4.2.2 目標函數(shù)的計算43-46
• 4.2.3 基因庫與等位基因濃度46-47
• 4.2.4 自我集47-49
• 4.2.5 適應度函數(shù)49-51
• 4.2.6 帶海明距離檢測的均勻兩點交叉運算51-54
• 4.2.7 算法的步驟和流程54-58
• 第五章 算法驗證及結果分析58-70
• 5.1 實驗環(huán)境與實驗用例58-60
• 5.2 實驗結果及分析60-70
• 5.2.1 子目標函數(shù)值變化趨勢60-63
• 5.2.2 適應度值變化趨勢63-65
• 5.2.3 解的數(shù)量65-67
• 5.2.4 算法執(zhí)行時間67-70
• 第六章 總結70-72
• 參考文獻72-76
• 致謝76-78
• 作者簡介78-79

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本文編號：291458