類電磁機制優(yōu)化的片上網絡低功耗映射算法.pdf

1、基于2D Mesh結構的片上網絡(NoC)追求高集成低功耗的目標,這使得實現低功耗的網絡映射逐漸成為熱點。目前存在的如基于遺傳算法、蟻群算法設計的優(yōu)化映射算法,大多采用啟發(fā)式信息來獲得近似最優(yōu)解,然而存在算法操作復雜,易陷入局部最優(yōu),降低功耗幅度有限等缺點。所以,尋找更高效的算法,進一步降低網絡功耗極為重要。類電磁機制算法(EM)具有尋優(yōu)機理簡單,收斂速度快,所需資源少,全局優(yōu)化能力強等特點,但目前尚無將EM算法用于解決片上網絡映射問題

2、的研究。
　　本文針對片上網絡低功耗優(yōu)化問題,對類電磁算法進行了改進,提出了一種基于改進類電磁算法的片上網絡的低功耗映射算法(MEMMAP)。其中,設計了一種編碼方式,將類電磁算法應用于求解離散問題,使之適應于解決NoC映射問題;同時,分別對EM算法中的種群初始化,局部搜索,合力計算和粒子移動策略改進優(yōu)化,提高了算法的搜索精度和求解效率。對算法的改進方面主要有:在種群初始化階段,使用輪盤賭選擇機制,提高了初始化粒子的質量,從而提高

3、了算法效率;設計調整序的方法進行局部搜索,提高了粒子在局部范圍內的精細搜索能力;以目標函數為參數,設計電荷計算公式以求解合力,并在求合力時首先用閾值濾掉作用力甚微的粒子,從而提高了搜索最優(yōu)解的效率;粒子移動時通過控制步長保持粒子優(yōu)良性不被破壞,加快了求解速度。通過以上各步的改進,使MEMMAP算法能夠快速準確地求出NoC的低功耗映射解。
　　仿真實驗表明:與現有的遺傳算法、蟻群算法相比,平均功耗分別降低了20.35％,12.58%