[发明专利]一种基于混沌离散粒子群优化的片上网络映射方法

权利要求书

1.一种基于混沌离散粒子群优化的片上网络映射方法，包括优化算法的设计、优化算法对映射问题的建模、两阶段映射过程，其特点在于：离散粒子群优化是传统粒子群优化算法的改进版本，混沌离散粒子群优化是在离散粒子群优化的基础上加入了混沌扰动机制，解决粒子群优化易陷入局部最优解的问题。映射过程的两个阶段具有不同特点，使用离散混沌粒子群优化算法要解决两个阶段的问题需要针对各阶段的特点分别建模。

2.根据权利要求1所述基于混沌离散粒子群优化的片上网络映射方法，其特征在于：采用了离散版本的粒子群优化算法更适合于解决映射这一离散空间最优解搜索的问题。离散粒子群优化算法中加入了混沌扰动机制，使得算法不易陷入局部最优解，混沌扰动的操作流程为：

步骤1设上一次迭代中的混沌向量为μ＝(μ₁，μ₂，…，μ_d)；

步骤2本次迭代中的混沌向量μ的任意分量μ_i由Logistic映射给出：

μ_i＝4μ_i(1-μ_i)

步骤3根据混沌向量的各分量确定扰动量ΔX的对应分量，其关系式为

Δxi=0,μ‾i<0.51,μ‾i≥0.5]]>

步骤4将扰动向量ΔX与位置向量X相加得到扰动后的向量X。