论文摘要
软硬件划分是软硬件协同设计中的关键技术。软硬件划分是指在系统设计时,确定各个功能模块是采取软件还是硬件的实现方式。软件实现的特点是灵活、成本低;而硬件实现的特点是速度快,但成本高。如何兼顾系统的速度、成本、面积与功耗,达到最佳结合,是软硬件划分要解决的问题。软硬件划分的结果直接决定系统设计的优劣。软硬件划分算法是软硬件划分的关键部分之一,一个好的划分算法可以在较快的时间内得出较优的划分方案。因此本文针对划分算法做了如下工作:1.提出了用粒子群算法解决嵌入式系统中的多节点优化处理的软硬件划分问题。2.提出了一种并行K均值聚类和贪婪算法融合的软硬件划分算法解决约束条件下的大规模复杂系统的划分速度问题。用粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)进行划分的优势是因为它可以在O(n)(n是算法中粒子的个数)的时间内为软硬件划分提供一个合理的搜索空间并且迭代找到最终的解。本文在无约束的划分目标和相同的初始条件下对粒子群算法和遗传算法进行了比较实验。发现粒子群算法(PSO)在花费代价和完成时间上都优于遗传算法(GeneralAlgorithm,GA)算法。为了得到更好的划分结果,我们又提出了迭代的PSO算法,就是在运行完一次PSO后,再运行一次PSO。实验结果表明它的划分结果要优于PSO算法的划分结果。针对如何在有硬件约束的条件下以较短的时间来获得最好的系统性能这一问题,本文以贪婪算法为核心,对所抽取的划分图引入并行K均值聚类法,减小贪婪算法需要探索的设计空间,从而加速软硬件划分的融合算法。实验证明,该方法可以使大规模复杂系统的划分速度大大提高。
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摘要Abstract第1章 绪论1.1 研究背景1.2 软硬件协同设计1.2.1 软硬件协同设计基本概念1.2.2 软硬件协同设计的领域1.2.3 软硬件协同设计的国内外研究现状1.3 软硬件划分技术1.4 论文的结构安排第2章 软硬件划分2.1 软硬件划分涉及的主要方面2.1.1 系统描述2.1.2 结构2.1.3 系统开销2.1.4 划分目标2.2 软硬件划分系统2.2.1 软硬件划分系统的要求2.2.2 软硬件划分系统的建模方法2.3 本章小结第3章 优化算法的分析与比较3.1 算法介绍与比较3.1.1 算法介绍3.1.2 优化算法比较3.2 基本粒子群算法3.2.1 PSO算法基本原理3.2.2 PSO算法信息交换方式3.2.3 PSO算法的改进3.3 本章小结第4章 基于粒子群算法的软硬件划分4.1 粒子群算法应用于软硬件划分4.1.1 系统描述模型4.1.2 目标结构4.1.3 代价参数4.1.4 划分目标4.1.5 算法流程4.1.6 仿真实验4.2 基于PSO-PSO算法的划分4.2.1 算法思想4.2.2 实验结果分析4.3 本章小结第5章 基于融合算法的软硬件划分5.1 算法介绍5.1.1 K均值聚类算法5.1.2 贪婪算法5.1.3 算法的融合5.2 划分问题描述5.2.1 目标结构5.2.2 系统建模5.2.3 代价参数的确定5.2.4 划分目标5.2.5 算法思路及流程5.2.6 试验结果5.3 本章小结结论参考文献攻读硕士学位期间发表的学术论文致谢
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标签：软硬件协同设计论文; 软硬件划分论文; 粒子群算法论文; 优化算法论文;
