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動態(tài)自適應(yīng)離散粒子群算法的3D NoC低功耗映射方法

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  相對于2D NoC,3D NoC具有更好的集成度和系統(tǒng)性能,是解決低功耗映射的一個可靠途徑。在傳統(tǒng)粒子群算法(PSOA,particle swarm optimization algorithm)的基礎(chǔ)上,提出了一種動態(tài)自適應(yīng)離散粒子群算法(DADPSOA,dynamic adaptive discrete particle swarm optimization algorithm)。該算法基于早熟收斂程度和個體適應(yīng)度值變化動態(tài)調(diào)整參數(shù)W,不斷靠近最優(yōu)解;同時對粒子進(jìn)行合理的解構(gòu)造,減小了算法時問復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明,與隨機(jī)映射、遺傳算法(GA,genetic algorithm)、PSOA和動態(tài)蟻群算法(DACA,dynamic ant colony algorithm)相比,DADPSOA可以縮短執(zhí)行時間,減小映射結(jié)果通信功耗;在面向任務(wù)圖映射的時候,其通信功耗下降。

動態(tài)自適應(yīng)離散粒子群算法的3D NoC低功耗映射方法

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