摘要
为提高嵌入式实时系统的能耗管理效率,降低传统动态电压缩放对系统稳定性的影响,提出了基于历史认知的鲸鱼算法支持下的动态能耗优化方案。首先提出非线性动态控制收敛因子的策略,有效加快了算法收敛速度。其次采用历史最优解作为收缩包围机制中的种群干扰因子,设计了混合引导策略来平衡算法的局部开发和全局搜索能力。最后根据动态电压缩放技术可以实时改变处理器频率的特征,利用改进算法对任务量10、30和50进行优化,验证了改进算法的有效性。
In order to improve the energy consumption management efficiency of the embedded real-time system and reduce the impact of traditional dynamic voltage scaling technology on system stability,a dynamic energy consumption optimization scheme supported by whale algorithm based on historical cognition is proposed.Firstly,a nonlinear dynamic convergence factor control strategy is proposed,which can effectively accelerate the convergence speed of the algorithm.Secondly,using the historical optimum solutions as interference factors,a hybrid guided strategy is designed in the constriction and envelopment mechanism to balance the local development and global search capability of the algorithm.Finally,the frequency characteristics of the processor can be changed in real time according to the dynamic voltage scaling technology,the tasks 10,30 and 50 are optimized by the algorithm,so as to verify the effectiveness of the improved algorithm.
作者
罗钧
庞亚男
刘建强
Luo Jun;Pang Yanan;Liu Jianqiang(Key Laboratory of Optoelectronic Technology and System of Ministry of Education,Chongqing University,Chongqing 400030,China;Sichuan Aerospace Electronic Equipment Research Institute,Chengdu 610100,China)
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期236-245,共10页
Journal of Electronic Measurement and Instrumentation
基金
国防科工局十二五技术基础科研项目(JSJL2014209B005)
工信部“两机”重大专项基础研究项目(Z20210208)资助
关键词
能耗管理
动态电压缩放
历史认知
非线性收敛因子
改进鲸鱼算法
energy consumption management
dynamic voltage scaling
historical cognition
nonlinear convergence factor
improved whale algorithm
作者简介
罗钧,1983年于重庆大学获得学士学位,1993年于重庆大学获得硕士学位,现为重庆大学教授,博导,主要研究方向为人工智能、精密机械及测试计量、智能信息处理。E-mail:luojun@cqu.edu.cn;庞亚男,2018年于重庆大学获得学士学位,现为重庆大学硕士研究生,主要研究方向为嵌入式系统。E-mail:473187923@qq.com;刘建强,2018年于重庆大学获得学士学位,现为重庆大学硕士研究生,主要研究方向为图像处理。E-mail:1172707725@qq.com
