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ET: A Metaheuristic Optimization Algorithm for Task Mapping in Network-on-Chip
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OA
AI
DOI：10.3390/electronics14142846.png)
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摘要
En 中文
在片上网络（NoC）研究中，任务映射问题作为影响系统性能的核心问题已引起广泛关注。作为NP难问题，该问题仍具挑战性，现有算法在映射质量和计算效率两方面均存在局限性。针对此问题，提出了一种名为ET（增强土狼优化算法）的方法，该方法利用受自然启发的土狼优化算法（COA）进行任务映射。通过集成增量爬山策略提升局部搜索能力，并设计了动态调整探索—开发比率的机制，以更好地平衡全局与局部搜索。此外，引入了一种基于谱聚类的初始映射策略，该策略利用任务间通信强度对任务进行聚类，从而提升初始种群的质量。为评估所提算法的有效性，采用真实基准任务图和随机生成的任务图，从通信成本、能耗和延迟等角度，将ET算法与多种现有算法的性能进行了比较分析。实验结果表明，ET算法在所有性能指标上均持续优于对比算法，从而证实其在解决NoC任务映射问题上的优越性。
Keyword:
Network-on-Chip
task mapping
Coati Optimization Algorithm
communication cost
energy consumption
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.1W
被引数:
4.8W
机构
暂无机构信息
引用论文
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