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Efficient mapping method for network-on-chip based on hiking optimization algorithm
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DOI：10.1007/s11227-026-08411-x.png)
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摘要
En 中文
具有二维网络结构的片上网络(Network-on-Chip, NoC)因其简洁性和制造优势，已成为片上系统(System-on-Chip, SoC)设计的主流架构。应用映射涉及将应用任务分配到芯片上不同的处理核心并优化它们之间的通信路径，直接影响到系统的能效。为增强大规模离散NoC映射问题的全局探索能力，本文首次尝试将登山优化算法(Hiking Optimization Algorithm, HOA)引入NoC应用映射。尽管HOA表现出较强的全局探索能力，但在初始化阶段存在种群多样性不足、在大规模离散映射空间中重组和精炼效果不充分的问题，可能导致早熟收敛和次优解。为解决这些限制，引入了一种基于混沌映射的种群初始化策略，以增强候选映射的多样性和分布均匀性。在此基础上，结合问题特定的算子，融入基于遗传算法的增强机制以改进解的精炼。具体而言，设计了自适应交叉策略和多策略变异，以在进化过程中更好地保持映射可行性，同时促进有效的信息交换和多样性维持。此外，采用轻量级算法修改结合2-opt局部搜索，进一步加速收敛并强化局部开发能力。在标准真实世界基准和TGFF大规模随机图上的广泛实验表明，所提算法收敛更快且性能更优。与NCTPAM、LMGA、PSO、DE和HOA相比，所提方法平均降低了29.78%的通信成本、4.07%的能量消耗、2.02%的延迟，并提升了5.68%的吞吐量。这些结果证实了所提方法在大规模NoC应用映射中的有效性。
Keyword:
System-on-chip (SoC)
Network-on-chip (NoC)
Hiking Optimization Algorithm (HOA)
Chaotic mapping
Application mapping
Genetic algorithm (GA)
期刊
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机构
引用论文
ILP formulation and heuristic method for energy-aware application mapping on 3D-NoCs能量感知3D-NoCs应用映射的ILP建模与启发式方法
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