類電磁機(jī)制優(yōu)化的片上網(wǎng)絡(luò)低功耗映射算法.pdf

1、基于2D Mesh結(jié)構(gòu)的片上網(wǎng)絡(luò)(NoC)追求高集成低功耗的目標(biāo),這使得實(shí)現(xiàn)低功耗的網(wǎng)絡(luò)映射逐漸成為熱點(diǎn)。目前存在的如基于遺傳算法、蟻群算法設(shè)計(jì)的優(yōu)化映射算法,大多采用啟發(fā)式信息來(lái)獲得近似最優(yōu)解,然而存在算法操作復(fù)雜,易陷入局部最優(yōu),降低功耗幅度有限等缺點(diǎn)。所以,尋找更高效的算法,進(jìn)一步降低網(wǎng)絡(luò)功耗極為重要。類電磁機(jī)制算法(EM)具有尋優(yōu)機(jī)理簡(jiǎn)單,收斂速度快,所需資源少,全局優(yōu)化能力強(qiáng)等特點(diǎn),但目前尚無(wú)將EM算法用于解決片上網(wǎng)絡(luò)映射問(wèn)題

2、的研究。
　　本文針對(duì)片上網(wǎng)絡(luò)低功耗優(yōu)化問(wèn)題,對(duì)類電磁算法進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種基于改進(jìn)類電磁算法的片上網(wǎng)絡(luò)的低功耗映射算法(MEMMAP)。其中,設(shè)計(jì)了一種編碼方式,將類電磁算法應(yīng)用于求解離散問(wèn)題,使之適應(yīng)于解決NoC映射問(wèn)題;同時(shí),分別對(duì)EM算法中的種群初始化,局部搜索,合力計(jì)算和粒子移動(dòng)策略改進(jìn)優(yōu)化,提高了算法的搜索精度和求解效率。對(duì)算法的改進(jìn)方面主要有:在種群初始化階段,使用輪盤賭選擇機(jī)制,提高了初始化粒子的質(zhì)量,從而提高

3、了算法效率;設(shè)計(jì)調(diào)整序的方法進(jìn)行局部搜索,提高了粒子在局部范圍內(nèi)的精細(xì)搜索能力;以目標(biāo)函數(shù)為參數(shù),設(shè)計(jì)電荷計(jì)算公式以求解合力,并在求合力時(shí)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(dòng)時(shí)通過(guò)控制步長(zhǎng)保持粒子優(yōu)良性不被破壞,加快了求解速度。通過(guò)以上各步的改進(jìn),使MEMMAP算法能夠快速準(zhǔn)確地求出NoC的低功耗映射解。
　　仿真實(shí)驗(yàn)表明:與現(xiàn)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%