检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2005年第3期17卷 387-393页

作者：吴强 Wang Yun-feng 王云峰边计年薛宏熙清华大学计算机科学与技术系北京100084

在一种控制数据流图定义的基础上 ,提出了面向软硬件划分中粒度选择的粒度变换方法变换以层次化结点为中介 ,包括合并和展开操作 ,并遵循所指定的若干要求以保证变换前后的系统表示在形式和功能上的一致性分析表明 ,这一变换过程简... 详细信息

在一种控制数据流图定义的基础上 ,提出了面向软硬件划分中粒度选择的粒度变换方法变换以层次化结点为中介 ,包括合并和展开操作 ,并遵循所指定的若干要求以保证变换前后的系统表示在形式和功能上的一致性分析表明 ,这一变换过程简单快速 ,变换前后功能一致、形式统一。

关键词：层次化控制数据流图粒度选择粒度变换软硬件划分

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混合并行两步调整遗传策略的软硬件划分算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2017年第12期45卷 39-45页

作者：侯能何发智武汉大学计算机学院湖北武汉430072 武汉大学软件工程国家重点实验室湖北武汉430072

为了提高软硬件划分方法的效率,针对已有遗传算法求解软硬件划分没有结合特定问题处理、不满足约束个体的不足,提出一种混合并行的两步调整遗传算法.采用两步调整策略将不满足约束的个体转换为可行个体,当提高方法的运行效率时,图形处... 详细信息

为了提高软硬件划分方法的效率,针对已有遗传算法求解软硬件划分没有结合特定问题处理、不满足约束个体的不足,提出一种混合并行的两步调整遗传算法.采用两步调整策略将不满足约束的个体转换为可行个体,当提高方法的运行效率时,图形处理单元用于计算每个个体的硬件耗费、软件耗费和通信耗费,多核CPU(中央处理器)用于并行执行个体间的调整,流并发传输策略进一步减少CPU和GPU(图形处理器)之间的传输开销.在基准数据集上,与求解该问题的已有方法相比,运行时间和求解质量都有明显优势.实验结果验证了该方法的有效性和合理性.

关键词：软硬件划分遗传算法两步调整图形处理单元多核CPU

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嵌入式系统在资源争用条件下的软硬件划分

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计算机辅助设计与图形学学报 2005年第4期17卷 671-676页

作者：吴百锋彭澄廉朱琦孙晓光复旦大学计算机与信息技术系上海200433

以一种具有时间约束的数据流图DFG的可调度性分析为基础,提出一种软硬件划分算法该算法将由共享资源争用引起的性能影响考虑在内,使得软硬件划分能依据更为精确的性能分析结果,由此将缩小软硬件划分中性能估计同实际运行状况之间的差异... 详细信息

以一种具有时间约束的数据流图DFG的可调度性分析为基础,提出一种软硬件划分算法该算法将由共享资源争用引起的性能影响考虑在内,使得软硬件划分能依据更为精确的性能分析结果,由此将缩小软硬件划分中性能估计同实际运行状况之间的差异,提高划分的合理性。

关键词：嵌入式系统软硬件协同设计数据流图软硬件划分

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遗传算法与蚂蚁算法动态融合的软硬件划分

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软件学报 2005年第4期16卷 503-512页

作者：熊志辉李思昆陈吉华国防科学技术大学计算机学院国防科学技术大学信息系统与管理学院湖南长沙410073

面向嵌入式系统和SoC(system-on-a-chip)软硬件双路划分问题,提出遗传算法与蚂蚁算法动态融合的软硬件划分算法.基本思想是:(1)利用遗传算法群体性、全局、随机、快速搜索的优势生成初始划分解,将其转化为蚂蚁算法所需的初始信息素分布... 详细信息

面向嵌入式系统和SoC(system-on-a-chip)软硬件双路划分问题,提出遗传算法与蚂蚁算法动态融合的软硬件划分算法.基本思想是:(1)利用遗传算法群体性、全局、随机、快速搜索的优势生成初始划分解,将其转化为蚂蚁算法所需的初始信息素分布,然后利用蚂蚁算法正反馈、高效6收敛的优势求取最优划分解;(2)在遗传算法运行过程中动态确定遗传算法与蚂蚁算法的最佳融合时机,避免由于遗传算法过早或过晚结束而影响划分算法的整体性能.该算法既发挥了遗传算法与蚂蚁算法在寻优搜索中各自的优势,又克服了遗传算法在搜索到一定阶段时最优解搜索效率低以及蚂蚁算法初始信息素匮乏的不足,并且在算法中提出了遗传算法与蚂蚁算法动态融合的衔接策略.实验结果表明,该算法在性能上明显优于遗传算法和蚂蚁算法,并且划分问题规模越大,优势越明显.

关键词：遗传算法蚂蚁算法嵌入式系统软硬件划分信息素

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基于混合式两阶段的动态部分重构FPGA软硬件划分算法

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清华大学学报（自然科学版） 2016年第3期56卷 246-252,261页

作者：马昱春张超 Luk Wayne 清华大学计算机科学与技术系北京100084 帝国理工大学电子计算学系

动态部分重构的特性大大提高了硬件设计的灵活性,但传统的软硬件划分算法不再适用于针对这类硬件的系统设计。部分研究考虑了动态部分重构的特性,并建立了混合整数线性规划(MILP)模型进行求解。但是由于MILP自身的限制,求解时间特别长,... 详细信息

动态部分重构的特性大大提高了硬件设计的灵活性,但传统的软硬件划分算法不再适用于针对这类硬件的系统设计。部分研究考虑了动态部分重构的特性,并建立了混合整数线性规划(MILP)模型进行求解。但是由于MILP自身的限制,求解时间特别长,只能处理规模较小的问题。为了能够处理规模较大的问题,并且缩短求解时间,该文对MILP方法进行了详细的分析,并且通过启发式算法确定部分关键任务的状态,从而减小MILP的规模,加快求解速度。实验结果表明:与传统的数学规划方法相比,在求解质量不变的情况下,该算法可以得到最高约200倍的速度提升。

关键词：软硬件划分动态部分重构启发式混合整数线性规划

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基于遗传粒子群优化的嵌入式系统软硬件划分算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2010年第6期22卷 927-933,942页

作者：刘安冯金富梁晓龙杨啸天空军工程大学工程学院西安710038

针对单处理器嵌入式系统软硬件划分问题,采用带权有向无环图进行建模,并将之约简,进而转换为多约束条件的0/1背包问题求解.由于基本粒子群优化算法无法求解0/1背包问题,故将遗传算法中的交叉、变异思想引入粒子群优化算法,提出了求解离... 详细信息

针对单处理器嵌入式系统软硬件划分问题,采用带权有向无环图进行建模,并将之约简,进而转换为多约束条件的0/1背包问题求解.由于基本粒子群优化算法无法求解0/1背包问题,故将遗传算法中的交叉、变异思想引入粒子群优化算法,提出了求解离散组合优化问题的遗传粒子群优化(GPSO)算法,采用两点交叉算子和非均匀变异算子对粒子的位置和速度更新方法进行了重新定义.实验结果表明,采用文中算法能有效地解决软硬件划分问题,具有良好的全局搜索能力,其寻优能力和执行时间优于遗传算法和模拟退火算法.

关键词：软硬件划分有向无环图遗传算法粒子群优化算法两点交叉非均匀变异

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基于0-1规划的软硬件划分方法研究

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电子科技大学学报 2007年第3期36卷 594-597页

作者：江开忠吕钊孙树峰华东师范大学计算机系上海公安高等专科学校学报编辑部上海长宁区200336

将0-1规划算法应用于软硬件协同划分过程中,一种节点的映射方式对应单位立方体上的一个顶点。利用单位立方体几何性质求出无约束的目标最优解;由此解出发,利用折半查找和一定的编码策略向外搜索,直到满足系统约束为止;利用仿真数据对该... 详细信息

将0-1规划算法应用于软硬件协同划分过程中,一种节点的映射方式对应单位立方体上的一个顶点。利用单位立方体几何性质求出无约束的目标最优解;由此解出发,利用折半查找和一定的编码策略向外搜索,直到满足系统约束为止;利用仿真数据对该算法进行了有效性验证。仿真结果表明,0-1算法的收敛速度与遗传算法相当;精度与整线性规划相当。

关键词： 0-1规划软硬件划分软硬协同设计

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NodeRank:一种高效软硬件划分算法

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计算机学报 2013年第10期36卷 2033-2040页

作者：陈志武继刚宋国治陈金亮天津工业大学计算机科学与软件学院天津300387

软硬件协同设计是现代嵌入式系统开发的核心技术,如何将系统功能划分到软件和硬件部分上是软硬件协同设计的关键环节.文中将软硬件划分问题看作带有动态通信代价的变异0-1背包问题,提出一种基于迭代排序思想的NodeRank算法.该算法通过... 详细信息

软硬件协同设计是现代嵌入式系统开发的核心技术,如何将系统功能划分到软件和硬件部分上是软硬件协同设计的关键环节.文中将软硬件划分问题看作带有动态通信代价的变异0-1背包问题,提出一种基于迭代排序思想的NodeRank算法.该算法通过迭代排序计算结点通信代价的期望值,进而求解背包问题,构造出软硬件划分问题的优质启发解.实验结果证明,在计算-通信代价均衡,弱实时性约束条件下,NodeRank对边点比大于等于2的任务图的处理结果与目前已知效果最好的禁忌搜索方法的平均性能差距不超过1.2%,而平均时间开销可以节约95%.在通信代价较高的条件下,NodeRank与禁忌搜索相比,可提升性能达3.5%,并节约时间超过75%.

关键词：软硬件划分启发式算法 0-1背包问题迭代排序

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基于改进人工鱼群算法的软硬件划分方法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2013年第10期46卷 923-928页

作者：全浩军张涛郭继昌天津大学电子信息工程学院天津300072

将人工鱼群算法应用于软硬件划分，从而提出一种软硬件划分方法．针对人工鱼群算法在应用于离散型问题时普遍存在的最优解出现概率低、收敛速度慢等问题，采用随机步长来改善鱼的游走行为，使用邻域搜索来获得邻域内的更优状态，并根据... 详细信息

将人工鱼群算法应用于软硬件划分，从而提出一种软硬件划分方法．针对人工鱼群算法在应用于离散型问题时普遍存在的最优解出现概率低、收敛速度慢等问题，采用随机步长来改善鱼的游走行为，使用邻域搜索来获得邻域内的更优状态，并根据无效迭代次数来提前终止迭代、提高算法效率．在对不同结点数的随机 DAG 图划分实验中，改进后算法的平均耗时约为原算法的6.5%～34.5%，而最优解出现概率则为原算法的5～7倍．因此，改进后算法在寻优能力和收敛速度上均优于原始算法，可更高效地完成软硬件划分任务．

关键词：人工鱼群算法软硬件划分随机步长邻域搜索

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求解大规模软硬件划分问题的爬山淘汰粒子群算法

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东南大学学报（自然科学版） 2017年第2期47卷 225-230页

作者：鄢小虎何发智陈壹林武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072 武汉大学计算机学院武汉430072

为了求解大规模软硬件划分问题,提出了一种爬山淘汰粒子群算法(EPSO-HC).首先,模拟达尔文进化论,淘汰群体中当前全局最差位置附近的个体,保持搜索种群的多样性,防止算法早熟收敛;其次,改进爬山法的搜索机制,以粒子自身经历的最优位置为... 详细信息

为了求解大规模软硬件划分问题,提出了一种爬山淘汰粒子群算法(EPSO-HC).首先,模拟达尔文进化论,淘汰群体中当前全局最差位置附近的个体,保持搜索种群的多样性,防止算法早熟收敛;其次,改进爬山法的搜索机制,以粒子自身经历的最优位置为方向,在当前全局最优位置附近集中搜索,提升解的质量;然后,采用图形处理器并行计算软硬件通信代价,以减少EPSOHC算法的运行时间;最后,通过求解基准任务和特大规模任务来评价EPSO-HC算法的性能.试验结果表明,针对23个软硬件划分任务,与其他软硬件划分算法相比,所提算法解的质量更高,运行时间更少.

关键词：软硬件划分粒子群优化算法爬山法通信代价并行计算

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