多选择软硬件划分问题的启发式算法比较

软硬件协同设计作为嵌入式系统开发的重要技术,随着嵌入式系统的广泛应用变得越来越重要。软硬件划分是软硬件协同设计的关键环节,是经典的组合优化问题,已被证明是NP完全问题。对于一个给定的任务而言,由于在硬件实现中存在并行执行的潜力,具有不同面积的硬件可以提供不同的执行速度。这样,一个任务根据可利用的硬件面积可以有多种硬件实现方式。现有的软硬件划分方法通常仅仅考虑单一的硬件实现方式,却忽略了多种选择的硬件实现方式。对于多选择的软硬件划分问题,分别使用模拟退火算法和遗传算法,提出了可行性的解决方案。并与禁忌搜索算法进行比较,寻找多选择软硬件划分问题的相对较好的启发式算法。实验结果表明,在求得的解的质量方面,禁忌搜索算法相比于其他两种算法而言是最好的;在获得较好解的速度方面,模拟退火算法和遗传算法要比禁忌搜索算法快得多。     

一种嵌入式系统软硬件划分算法

软硬件划分是嵌入式系统软硬件协同设计中的一个关键问题.传统划分算法具有局部最优,收敛速度慢的缺陷.为使组成系统性能达到最优化,提出一种新的嵌入式系统软硬件划分算法.先采用嵌入式系统转化成有向无环图,可将嵌入式系统软硬件划分问题转换成一个多条件约束问题,用蚂蚁放置于有向无环图顶点上,对系统软硬件的划分准确率作为蚁群算法优化目标,通过蚁群算法搜索最优目标函数值,有效避免传统划分算法搜索陷入局部最小,大幅度降低搜索时间.实验结果表明,采用蚁群算法能够高效、快速获得准确地划分结果,为嵌入式系统设计提供了依据.     

基于改进模拟退火算法的软硬件划分

软硬件划分是嵌入式系统协同设计中的关键问题,已经被证明是一个NP问题。模拟退火算法是解决该问题常用的启发式算法,但是其存在收敛速度过慢的问题。通过改进算法的扰动模型和退火进度,提出一种新的代价函数计算方法来提高它的收敛速度。实验结果表明,相对于基于经典的模拟退火算法和已有改进的算法,新算法运行时间大大减少,并且增大了找到近似最优解的概率。     

高效软硬件划分算法及其提升技术

软硬件划分是软硬件协同设计的关键环节,它决定系统中哪些组件由软件实现,哪些由硬件实现。软硬件划分问题已被证明是NP完全问题。将一类软硬件划分问题看作变异的0-1背包问题,在求解背包问题的算法基础上构造出软硬件划分问题的优质启发解。此外,采用禁忌搜索(Tabu Search)算法对求得的启发解进行改进,在软件开销和通信开销满足一定约束的条件下,使得硬件开销尽可能小。实验结果证明,所提算法对当前最新算法的改进最大可达到28%。     

基于遗传算法的软硬件划分方法

针对SOC软硬件协同设计中的软硬件划分问题,首先构建了软硬件划分的系统模型,讨论了影响SOC性能的价格、执行时间、功耗、面积等因素及其相互关系。在此基础上,提出了一个旨在实现最优性价比的目标函数,并结合软硬件划分问题自身的特点对传统遗传算法的遗传操作进行了改进,在Matlab中进行了软硬件划分方法的仿真,仿真实验获得的结果有力地证明了算法的稳定性和有效性。同时,该算法在MPEG-2视频解码芯片设计中得到了实际应用,芯片设计的结果良好地反映了设计目标,证明了算法的实用性。     

基于遗传和禁忌搜索混合的软硬件划分算法

针对嵌入式系统软硬件划分问题,在比较了遗传算法（GA）和禁忌搜索（TS）各自优缺点的基础上,提出采用遗传/禁忌混合算法（GATS）的策略,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现。实验结果表明,GATS具有多出发点和记忆功能强、爬山能力强的优势,能够克服GA爬山能力差、TS单点出发的弱点。最后与单纯的遗传算法和禁忌搜索算法进行对比实验,证明GATS更有优势,得到的划分结果也更优秀。     

基于路径的软硬件划分算法

软硬件划分是嵌入式系统中的一个关键问题。本文给出了一种贪心算法来搜索问题的最优解。本算法未考虑相邻任务之间的通讯开销。实验结果表明,任务数目的多少对加速比影响不大,影响加速比的关键因素就是硬件的有效面积。     

一种新的遗传模拟退火算法的软硬件划分方法

针对嵌入式系统软硬件划分问题,在分析遗传算法和模拟退火算法的主要优缺点的基础上,提出了一种新的小生境技术改进的遗传模拟退火算法（NGSA）,在遗传算法中融入模拟退火思想,同时引入小生境技术,保持群体的多样性;并采用Metropolis 法则形成新群体,改善群体的质量。实验结果证明该算法具有很强的爬山能力和全局搜索能力,与遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）相比适应度明显提高。     

具有初始信息素的蚂蚁寻优软硬件划分算法

面向基于平台的系统芯片设计,提出具有初始信息素的蚂蚁寻优软硬件划分算法AOwIP.基本思想是：①利用基于平台的设计方法中已有参考设计的软硬件划分结果作为初始划分解,进行适当变换后生成初始信息素分布.②在所生成初始信息素分布的基础上,利用蚂蚁算法正反馈、高效收敛的优势寻求最优划分解.该算法利用基于平台的设计方法强调系统重用的优势,克服蚂蚁算法在求解软硬件划分问题时缺乏初始信息素的不足.实验表明,AOwIP算法有效提高了蚂蚁算法的最优解搜索效率.     

基于免疫算法的嵌入式系统软硬件划分方法

软硬件划分是嵌入式系统协同设计的关键问题之一。提出了一种划分模型,并通过改进的免疫算法解决了在多约束条件下软硬件划分的优化问题。在该免疫算法中,引入了免疫算子,通过从以往经验中提取疫苗,在生成子代过程中注入疫苗,使划分算法得到了优化。实验表明该算法具有较快的收敛速度,并且在总体性能上优于传统遗传算法。     

改进的二维增强贪婪软硬件划分算法

针对嵌入式系统中的单处理器和单ASIC体系结构,将软硬件划分问题抽象为MKP模型,通过扩展其边界的维数,引入二维的贪婪算法来解决软硬件划分问题。算法旨在满足硬件面积约束、功耗约束和存储空间需求约束的前提下使系统的运行时间最优,算法的时间复杂度降低到O（log n·log n）。算法基于代表功能块粒度的控制数据流图（CFG）,摒弃了传统的面向软件或硬件的方法,给出了一种新的选择初始状态的方法,该方法将关键节点映射到软件,其余的用硬件实现,因缩小了算法的搜索空间,从而进一步提高了算法的运行速度。最后进行对比实验,实验结果证明该算法在运行时间和稳定性方面均优于遗传算法和模拟算法。     

遗传和模拟退火融合的软硬件划分

针对嵌入式系统软硬件划分问题,在比较了遗传算法（GA）和模拟退火（SA）各自优缺点的基础上,提出了采用遗传/模拟退火混合算法（GASA）的策略。该算法的核心思想是将模拟退火算法嵌入到遗传算法中,利用遗传优化算法的结果来制约模拟退火的随机状态产生,然后根据模拟退火算法的接受准则和随机状态产生函数来更新遗传算法的种群,从而最终得到最优解。与单纯的遗传算法和模拟退火算法进行对比实验,实验结果表明,GASA更有优势,得到的划分结果也更优秀。     

嵌入式系统软硬件划分方法探索

提出了克隆选择算法在软硬件划分中的应用,讨论了目标函数、系统约束、抗体编码、克隆选择和变异等问题的处理。实验结果表明该算法具有较快的收敛速度,并获得了近似最优解。     

嵌入式系统软硬件自动划分方法研究

软硬件划分一直是嵌入式系统软硬件协同设计中的难点,如果离开具体系统,单纯的软硬件划分,其性能很难评估。本文提出基于系统体系结构,应用遗传算法来进行多目标优化的软硬件自动划分方法。在具体设计中,使用数据流图对系统建模,采用邻接表进行个体编码,定义交叉、变异操作,同时引入小生境技术,保持解的多样性。该方法为嵌入式系统软硬件自动划分提供一种新思路。     

An Algebraic Hardware/Software Partitioning Algorithm

Hardware and software co-design is a design technique which delivers computer systems comprising hardware and software components.A critical phase of the co-design process is to decompose a program into hardware and software .This paper proposes an algebraic partitioning algorithm whose correctness is verified in program algebra.The authors inroduce a program analysis phase before program partitioning and deveop a collection of syntax-based splitting rules.The former provides the information for moving operations from software to hardware and reducing the interaction between compoents,and th latter supports a compositional approach to program partitioning.     

基于遗传算法的可重构系统软硬件划分

在考虑动态部分重构及重构延时等特征的基础上,采用遗传算法及其与爬山算法的融合实现可重构系统软硬件任务的划分,并采用动态优先级调度算法进行划分结果的评价。实验表明,在可重构系统的资源约束等条件下,算法能够有效地实现应用任务图到可重构系统的时空映射。     

面向RSoC的过程级动态软硬件划分

软硬件划分作为可重构片上系统设计的重要技术手段,其结果直接影响到系统的性能。目前的软硬件划分大多只考虑从算法本身提高划分效果,忽略了划分结果的具体配置实现,导致划分效果很不理想。分析了预配置模型下的任务描述,给出了预配置调度优先级的计算方法,设计了一种预配置调度策略;针对软硬件划分与动态可重构的特点,提出并实现了一种结合预配置的软硬件划分算法,给出了一种评价软硬件划分方案优劣的方法。实验结果表明,该划分方法具有良好的划分效果。     

多选择软硬件划分问题的计算模型与动态规划算法

软硬件划分是软硬件协同设计的关键环节,划分的结果直接影响目标系统的设计质量。因此,对于一个给定的应用程序,为了使得目标系统快速执行且成本低廉,合理的划分策略十分重要。由于单个任务具有多种不同的硬件实现方式,与传统的单一硬件实现方式的软硬件划分问题相比,多选择的软硬件划分更能客观地反映现实应用。这导致问题的求解更具挑战性,它们已被证明是NP完全问题。基于多核处理器片上系统并针对任务图为二叉树的应用,建立了多选择软硬件划分问题的计算模型,并提出了解决该问题的动态规划算法。实验结果表明,当问题规模适中时,所提动态规划算法能够有效地获得精确解,并展示了算法的计算能力与硬件面积限制之间的关系。