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改进量子多目标进化算法用于SOC软硬件划分
1
作者
高国红
付俊辉
吕精巧
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第10期3837-3840,共4页
采用量子多目标进化算法对从任务级进行抽象建模所得到的系统模型进行软硬件划分,并针对SOC系统设计中存在的特点,对量子多目标进化算法进行改进。采用量子个体编码方案,避免个体编/解码的冗余。并将Pareto最优概念与多目标优化相结合,...
采用量子多目标进化算法对从任务级进行抽象建模所得到的系统模型进行软硬件划分,并针对SOC系统设计中存在的特点,对量子多目标进化算法进行改进。采用量子个体编码方案,避免个体编/解码的冗余。并将Pareto最优概念与多目标优化相结合,从而实现了兼顾系统面积、功耗、时间等参数的软硬件划分方法。仿真对比实验结果表明,该算法一次运行可以获得多个Pareto最优解,为各个目标函数之间权衡分析提供了有效的工具,提高了设计效率。在满足系统性能要求下,可为复杂SOC系统提供多个设计目标的全局优化方案。
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关键词
软硬件划分
量子多目标进化算法
SOC系统
多目标优化
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题名
改进量子多目标进化算法用于SOC软硬件划分
1
作者
高国红
付俊辉
吕精巧
机构
河南科技学院信息工程学院
新乡医学院图书馆
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第10期3837-3840,共4页
基金
河南省科技计划重点项目(102102210191)
文摘
采用量子多目标进化算法对从任务级进行抽象建模所得到的系统模型进行软硬件划分,并针对SOC系统设计中存在的特点,对量子多目标进化算法进行改进。采用量子个体编码方案,避免个体编/解码的冗余。并将Pareto最优概念与多目标优化相结合,从而实现了兼顾系统面积、功耗、时间等参数的软硬件划分方法。仿真对比实验结果表明,该算法一次运行可以获得多个Pareto最优解,为各个目标函数之间权衡分析提供了有效的工具,提高了设计效率。在满足系统性能要求下,可为复杂SOC系统提供多个设计目标的全局优化方案。
关键词
软硬件划分
量子多目标进化算法
SOC系统
多目标优化
Keywords
hardware-software partitioning
quantum multi-objective evolutionary algorithm（ qmea）
SOC system
multiobjective optimization
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
改进量子多目标进化算法用于SOC软硬件划分
高国红
付俊辉
吕精巧
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010
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