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针对采用2D-Torus拓扑结构且支持电压频率岛(VFI)的异步片上网络能耗优化问题,提出了具有可靠性的、基于电压频率岛的划分和分配及片上网络任务映射的能耗优化方法.该方法采用递进优化的方式,根据IP核的动态处理能耗,不同电压频率岛之间的转换能耗和可靠性带来的能耗开销定义了IP核在电压频率岛之间移动的阈值函数,并通过对阈值函数进行判断完成电压频率岛的划分和分配,应用基于三元相关性量子粒子群优化算法完成处理单元到资源节点的映射,在映射中考虑保证系统可靠性的通信开销,对异步片上网络系统的可靠性进行优化.实验结果表明,该算法可以在不过多消耗能耗的情况下显著的改善片上网络系统的可靠性,且可有效降低NOC系统的能耗. 相似文献
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与确定性路由算法相比,自适应路由算法可以提高片上网络的通信性能,但是报文可能会无序到达。在目的节点对报文排序将会导致严重的面积和计算开销,甚至可能会抵消采用自适应路由算法带来的性能增益。为此,本文首先提出一种部分自适应路由算法,以满足报文的有序到达。然后,描述了对本文算法提供支持的路由器硬件结构。最后,在二维片上网络下对本文算法及确定性和自适应路由算法进行了性能评估和比较。与XY算法相比,本文算法显著降低了报文延时,提升了饱和点。同时讨论了对路由器面积和功耗影响。虽然路由器的功耗有所上升,但是由于报文交付性能提升,因此每个flit的能耗增长可忽略不计。 相似文献
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研究无线传感器网络( WSN)数据融合技术.传感器节点计算能力、通信能力有限,WSN采用交叉重叠方式部署,导致冗余数据量大,需采用数据融合技术消除冗余和无效数据,节约网络通信能耗.结合遗传算法全局搜索和模拟退火算法局部搜索的优点,提出一种模拟退火遗传算法的WSN数据融合方法(SA-GA).采用模拟退火遗传算法快速找到移动代理路由最优传感器节点序列,并实现数据融合.仿真实验结果表明,与遗传算法、模拟退火算法相比,SA-GA更能快速找到全局最优数据融合节点序列,并对数据进行有效融合,具有更小的网络能耗和网络延时. 相似文献
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在无线传感器网络聚簇路由算法基础上,提出了一种面向博弈的自适应路由优化算法.网络中以总体通信能耗最小和延长个体寿命为首要原则,建立源簇到基站的路径;簇首之间相互通信时,在直接、中继以及协作通信方式中,自适应选择路径策略;在路由建立过程中,引入基于博弈论的路由选择算法和路由转发算法,通过两两博弈找出最可靠的下一跳节点,自组织地建立可靠有效的路由路径.仿真实验表明,所提出的路由算法能有效减少通信能耗,延长网络生命周期. 相似文献
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本文对片上网络中的确定性XY路由算法和基于拐弯模型的4种自适应路由算法进行分析,并采用Noxim模拟器在6种合成通信模式下对5种路由算法的性能进行评估。实验结果表明,在均匀随机通信模式下,XY路由算法的性能优于自适应路由算法;在置换1和混洗通信模式下,奇偶路由算法的性能优于其他路由算法;在置换2、位反和蝶形通信模式下,负向优先路由算法的性能优于其他路由算法。 相似文献
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通过分析无线传感器网络(WSN)分簇路由算法中簇首节点分布,能量消耗,数据传输等问题,提出了一种基于熵权法量子遗传算法的路由算法,该算法在簇首的选举过程中采用熵权法动态的确定节点剩余能量、节点间的通信距离、节点度数和节点与基站的距离这四个因素的权值系数,在簇首选举结束后,利用量子遗传算法寻找出一条遍历所有簇首与基站的路由,通过最佳路由将所采集的数据传输给最终的基站节点。该算法实现了合理的簇首选举,并在簇首间采用最佳路由的方式向基站传输数据的功能。仿真结果分析表明,该算法在网络生存周期、能耗均衡方面均优于LEACH、CECA-GA算法,达到了延长了网络生存周期,均衡能耗的目的。 相似文献
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在LEACH协议特定簇头选取(DCHS)算法的基础上,提出了一种基于蚁群优化(ACO)的簇头间多跳路径(ACO-CHMP)路由算法。该算法先采用DCHS算法分簇,在稳态运行阶段,利用改进的ACO算法找到从距基站最近簇头节点到基站的遍历所有簇头节点的最优路径,然后从该簇头节点开始沿着最优路径进行数据传输到基站。仿真结果表明:与LEACH算法、DCHS算法和ACO算法相比,该算法极大地均衡了网络的能量消耗,延长了无线传感器网络生命周期。 相似文献
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无线传感器网络(WSNs)路由协议中采用多跳通信方式在一定程度上解决了单跳方式下簇头节点过早失能的问题,增强了网络通信的稳定性,提高网络能量的利用效率。但多跳方式使距离基站较近的簇头节点由于承担了大量数据转发任务,从而造成其过早死亡,出现网络空洞,缩短了生存周期。针对以上问题,提出基于量子进化算法(QEA)优化的分簇路由策略,通过QEA的多样性、快速收敛性、全局搜索能力强等特点,进行簇间路由的优化,从而有效均衡了簇头节点间的能耗。仿真结果表明:与经典LEACH协议和EEUC协议相比,基于QEA优化的簇间路由策略可以有效均衡簇头节点间能耗,延长网络生存周期。 相似文献
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如何在资源受限的无线传感器网络中进行高效的数据路由是无线传感器网络研究的热点之一。基于群智能优化技术的蚁群优化算法被广泛应用于网络路由算法。提出一种无线传感器网络蚁群优化路由算法,能够保持网络的生存时间最长,同时能找到从源节点到基站节点的最短路径;采用的多路数据传输也可提供高效可靠的数据传输,同时考虑节点的能量水平。仿真结果表明:提出的算法延长了无线传感器网络的寿命,实现无线传感器网络在通信过程中快速、节能的路由。 相似文献
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分簇算法是无线传感器网络中减少网络能量消耗的一种重要方法。为了有效使用无线传感器节点有限的能量,将蚁群优化算法应用于无线传感器网络的路径选择,利用蚁群的动态适应性和寻优能力,在分簇产生的簇头节点之间找到最优路径,进而达到均衡网络负载、延长整个网络寿命的目的。模拟仿真实验结果表明了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对数字化车间中无线传感器网络(WSNs)对数据采集频率高,能量消耗快,提出了基于网格和虚拟力导向的蚁群优化(Grid-VFACO)高能效WSNs路由算法。该算法根据最优簇首数将数据采集区划分成网格,在网格中采用基于候选者的机制选择簇首,实现簇首均匀分布。在簇首形成的上层网络中,利用节点间的虚拟吸引力作为蚁群算法中转移概率规则启发因子,寻找最优数据转发路径。仿真实验结果表明:该算法能够有效减少网络能耗,保证数字化车间WSNs长时间稳定地工作。 相似文献
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针对无线传感器网络(WSN)中节点的负载均衡问题,提出一种基于节点度和距离的WSN非均匀分簇路由算法。该算法在首轮成簇时采用了定时机制的簇头竞争方案,定时的长短取决于节点本身的节点度和距离基站的距离,且节点根据不同的竞争半径形成不同的簇。在首轮成簇结束后,簇的结构不再发生变化,而簇头的轮换则根据簇内节点的剩余能量和距离本簇质心的通信代价在簇内进行动态轮换。采用簇间多跳路由,根据节点的剩余能量、距离基站的距离、节点间通信代价和节点的转发热度来选择中继节点。仿真结果表明,该算法的网络生命周期与LEACH协议相比延长了2倍以上,与EEUC协议相比延长了13.97%,且均衡了网络的能量消耗。 相似文献