一种有效的面向多目标软硬件划分的遗传算法

摘要：

软硬件划分是软硬件协同设计的关键技术之一,划分结果对最终的设计方案有非常重要的影响.软硬件划分根据优化目标的数量,可分为单目标划分和多目标划分.多目标划分问题是一个NP-hard问题,一般不存在传统意义上的 "最优解",而是存在一组互不支配的Pareto 最优解.遗传算法因其具有并行、群体搜索的特点而非常适于求解多目标优化问题.通过抽象描述将一个实际SOC设计问题转化为多目标软硬件划分问题,采用遗传算法便可获得最优设计方案.为克服过早收敛及加快搜索速度,改进了适应度函数的定义,通过自适应参数调整,加入惩罚函数的适应度定义,提高了进化速度,从而有效地获得了Pareto最优解集.在实际问题的应用中,多目标软硬件划分遗传算法是能有效求取平衡系统成本、硬件面积、功耗和时间特性的最优化方案.

关键词：软硬件划分、遗传算法、多目标划分、适应度函数

所属期刊栏目：37

分类号：TP302(计算技术、计算机技术)

资助基金：863国家专项基金项目2008AA01A202

在线出版日期：2011-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：275-279