基于改进遗传算法的多芯粒NoC低功耗映射AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于改进遗传算法的多芯粒NoC低功耗映射
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：4664 K
标签：片上网络低功耗遗传算法
所需积分：0分积分不够怎么办？
文档介绍：针对多芯粒片上网络（Network-on-Chip，NoC）的低功耗映射问题，提出了一种改进的自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm，AGA）。通过引入排列编码机制、部分映射交叉算子、自适应交换变异策略以及混合选择机制，有效解决了传统遗传算法在NoC映射中存在的约束冲突、局部最优和解空间爆炸等问题。实验基于36节点2D-Mesh拓扑和随机生成的通信任务图，对比了AGA、蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）和灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）的性能。结果表明，AGA在通信能耗优化方面显著优于其他算法，相较于GWO和ACO分别降低了32.0%和26.2%的总功耗，同时展现出更好的全局搜索能力和收敛稳定性。该研究为NoC的低功耗设计提供了高效的优化方法。
现在下载
VIP会员，AET专家下载不扣分；重复下载不扣分，本人上传资源不扣分。