戴启华
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
- 供职机构：国家数字交换系统工程技术研究中心更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 采用集簇方法的片上网络动态映射算法被引量：1
- 2016年
- 针对片上网络(NoC)传统一一对应映射关系造成的资源节点利用率不高和通信功耗大等缺陷进行了改进,提出了一种采用集簇方法的NoC动态映射算法(DMA)。首先利用分枝界定算法完成通信量大且相连任务节点的集簇,减小了任务图通信总量;然后在此基础上借助自适应粒子群算法完成最优映射结果的获取;最后利用动态迁移策略对最优映射结果中单独占用资源节点的任务节点进行集簇。仿真实验表明,与随机映射、动态螺旋映射算法和最优邻居算法相比,DMA算法的通信功耗分别下降了73.93%、46.37%和14.55%,NoC面积占用率分别下降了50%、50%和33.3%。
- 戴启华刘勤让沈剑良孙淼吴凤阳
- 关键词：片上网络动态映射粒子群算法
- 基于改进遗传算法的片上网络低功耗映射方法被引量：4
- 2016年
- 针对规模庞大的应用如何在No C平台上低功耗地运行,提出了一种基于改进遗传算法的片上网络低功耗映射方法。该方法利用任务节点的通信权重和映射平台的结构特征,对任务节点进行优先级划分并根据任务节点优先级及其连接关系获取较优初始映射解集。在此基础上,在遗传操作中加入轮盘转赌、最优邻居选择、进化逆转等操作,同时每次迭代中都以一定的概率选择初始解,防止算法停滞。实验结果表明,在相同任务模型和映射平台下,改进遗传算法对比于传统遗传算法和随机映射方法,都大幅度降低了功耗。
- 戴启华刘勤让沈剑良孙淼
- 关键词：片上网络低功耗映射改进遗传算法结构特征
- DPSOGA:一种新型片上网络映射算法被引量：2
- 2017年
- 针对系统约束下的片上网络映射如何建立低功耗和链路负载的多目标优化函数,提出一种基于融合离散粒子群算法(Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm,DPSOA)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的新型映射算法.该算法利用任务节点通信量大小及其连接关系,划分优先级,得到若干较优初始解集;利用离散粒子群算法的快速搜索能力迅速靠近最优解,利用遗传操作中的选择和变异防止算法掉入局部较优解陷阱,以较少的迭代次数完成最优解的寻找.实验结果表明:与遗传算法、粒子群算法和蚁群算法相比,该算法在功耗和链路负载优化上都能达到较好的结果.
- 戴启华刘勤让沈剑良孙淼
- 关键词：片上网络低功耗离散粒子群算法遗传算法
- 基于动态自适应离散粒子群算法的3D NoC低功耗映射方法被引量：1
- 2016年
- 相对于2D NoC,3D NoC具有更好的集成度和系统性能,是解决低功耗映射的一个可靠途径。在传统粒子群算法(PSOA,particle swarm optimization algorithm)的基础上,提出了一种动态自适应离散粒子群算法(DADPSOA,dynamic adaptive discrete particle swarm optimization algorithm)。该算法基于早熟收敛程度和个体适应度值变化动态调整参数w,不断靠近最优解;同时对粒子进行合理的解构造,减小了算法时间复杂度。仿真结果表明,与随机映射、遗传算法(GA,genetic algorithm)、PSOA和动态蚁群算法(DACA,dynamic ant colony algorithm)相比,DADPSOA可以缩短执行时间,减小映射结果通信功耗;在面向任务图映射的时候,其通信功耗下降。
- 刘勤让戴启华沈剑良赵博
