[发明专利]一种基于蚁群混沌遗传算法的片上网络映射方法无效

专利信息
申请号: 201110283124.1 申请日: 2011-09-22
公开(公告)号: CN102508935A 公开(公告)日: 2012-06-20
发明(设计)人: 潘红兵;易伟;何书专;王佳文;李丽 申请(专利权)人: 南京大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50;G06N3/12
代理公司: 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 代理人: 黄明哲
地址: 210093 江*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 一种基于蚁群混沌遗传算法的片上网络映射方法,以标准蚁群算法为基础,同时引入遗传算法,对每只蚂蚁的参数采用实数编码,并以该编码为遗传算法中的染色体,在每一轮迭代中使用遗传算法对编码过的蚁群算法参数进行调整。在算法运行过程中,本发明还对算法中每一轮循环的结果进行监测,如果监测到算法陷入局部最优解,则通过引入混沌模型的方法加大遗传算法的突变概率,进而再通过遗传算法修改蚁群算法参数。本发明可以有效提高算法对解空间的搜索能力,避免其停滞于局部最优解,对于大规模片上网络映射问题的求解有着良好的实用价值和广泛的应用前景。
搜索关键词: 一种 基于 混沌 遗传 算法 网络 映射 方法
【主权项】:
一种基于蚁群混沌遗传算法的片上网络映射方法,其特征是通过蚁群混沌遗传算法将各IP核分配到片上网络NoC中各资源节点上,实现片上网络映射,所述蚁群混沌遗传算法为:以标准蚁群算法为基础,对每只蚂蚁的参数采用实数编码,并以该编码为遗传算法中的染色体,在蚁群算法每一轮迭代中使用遗传算法对编码过的蚁群算法参数进行调整,即通过遗传算法中的选择及交叉操作对染色体进行调整,更新蚁群算法的参数;同时,对每一轮迭代的结果进行监测,如果监测到蚁群算法陷入局部最优解,则引入混沌模型加大遗传算法的突变概率,进而再通过遗传算法修改蚁群算法参数,直至蚁群算法的最优解满足实际系统芯片设计需要,即NoC的功耗和延时最低,迭代结束,根据最优解完成片上网络映射,所述监测到算法陷入局部最优解是指算法本轮最优解和上一轮最优解相等。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京大学,未经南京大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201110283124.1/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top