動態自適應離散粒子群算法的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性能,是解決低功耗映射的一個可靠途徑。在傳統粒子群算法(PSOA,particle swarm optimization algorithm)的基礎上,提出了一種動態自適應離散粒子群算法(DADPSOA,dynamic adaptive discrete particle swarm optimization algorithm)。該算法基于早熟收斂程度和個體適應度值變化動態調整參數W,不斷靠近最優解;同時對粒子進行合理的解構造,減小了算法時問復雜度。仿真結果表明,與隨機映射、遺傳算法(GA,genetic algorithm)、PSOA和動態蟻群算法(DACA,dynamic ant colony algorithm)相比,DADPSOA可以縮短執行時間,減小映射結果通信功耗;在面向任務圖映射的時候,其通信功耗下降。
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