混合蛙跳算法研究及其在NoC低功耗映射中的應(yīng)用.pdf

1、隨著半導(dǎo)體技術(shù)的不斷發(fā)展,現(xiàn)有的片上系統(tǒng)( SoC)體系架構(gòu)在不同方面都遇到了相應(yīng)的瓶頸。片上網(wǎng)絡(luò)( NoC)的提出從根本上解決了這些問題,因而逐漸成為業(yè)界研究的熱點(diǎn)。然而NoC的電路規(guī)模非常龐大,并基于納米技術(shù),因此如何在相應(yīng)的設(shè)計(jì)約束條件下,通過合理有效的映射優(yōu)化算法降低NoC功耗已成為NoC系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵問題。
　　本文首先研究了NoC的相關(guān)理論及當(dāng)前較為常見的幾種NoC映射優(yōu)化算法。其次,對(duì)經(jīng)典的混合蛙跳算法( SFLA)

2、進(jìn)行了簡要分析,提出了一種改進(jìn)后的SFLA算法——混沌退火混合蛙跳算法( CASFLA)。CASFLA利用混沌序列進(jìn)行種群初始化,克服了隨機(jī)生成初始種群的盲目性;在局部搜索之后,引入混沌優(yōu)化方法優(yōu)化適應(yīng)度較差個(gè)體,利用混沌的優(yōu)良特性,在算法迭代前期使較差個(gè)體得到有效更新,加速收斂,后期種群趨同時(shí),使較差個(gè)體跳出當(dāng)前小范圍,避免算法陷入局部最優(yōu);采用多鄰域模擬退火優(yōu)化方法優(yōu)化適應(yīng)度較優(yōu)個(gè)體,對(duì)較優(yōu)個(gè)體進(jìn)行細(xì)致搜索,提高了算法的精度。最后,

3、設(shè)計(jì)了相應(yīng)的映射編碼規(guī)則及基于調(diào)整序的局部搜索策略,將CASFLA應(yīng)用于NoC低功耗映射問題中。
　　分別將SFLA算法、PSO算法、GA算法和本文所提出的CASFLA算法應(yīng)用到16核VOPD優(yōu)化問題中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于以上三種算法, CASFLA算法優(yōu)化后的通信總量平均值分別降低了8.832％,8.834%,14.833%,從而能夠有效降低NoC系統(tǒng)的通信功耗。
　　在后續(xù)的研究工作中,有必要對(duì)不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)情況下的No