基于量子蟻群算法的片上網(wǎng)絡(luò)映射研究
本文選題:片上網(wǎng)絡(luò) + 低功耗; 參考:《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年01期
【摘要】:隨著片上網(wǎng)絡(luò)的興起和發(fā)展,針對(duì)帶寬和時(shí)延約束下實(shí)現(xiàn)低功耗成為其設(shè)計(jì)的焦點(diǎn)之一。為此,提出一種基于量子蟻群映射算法的方法來解決片上網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中使IP核映射的通信功耗最小化問題。該算法改變蟻群算法中信息素的釋放方式,采用量子優(yōu)化算法中的量子概率幅代替,信息素的更新則通過使用量子相位旋轉(zhuǎn)的方式,實(shí)現(xiàn)螞蟻信息素的自適應(yīng)更新,用于有效地降低蟻群算法容易早熟收斂的情況。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比研究,該算法在快速搜索和全局尋優(yōu)能力上,均優(yōu)于蟻群算法。
[Abstract]:With the rise and development of on-chip networks, the implementation of low power consumption under bandwidth and delay constraints has become one of the focus of its design. To solve the problem of minimizing the communication power consumption of IP core mapping in on-chip network design, a quantum ant colony mapping algorithm is proposed. The algorithm changes the releasing mode of pheromone in ant colony algorithm and uses quantum probability amplitude instead of quantum optimization algorithm. The updating of pheromone can realize the adaptive updating of ant pheromone by using quantum phase rotation. It is used to reduce the situation that ant colony algorithm is easy to converge prematurely. The experimental results show that the algorithm is superior to ant colony algorithm in fast searching and global optimization.
【作者單位】: 廣東工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61106019) 廣東省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013A090100005,2014B090901061,2015B090903080,2015B090908001) 廣州市科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014Y2-00211)
【分類號(hào)】:TN47;TP18
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,本文編號(hào):2032990
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