自诞生以来,半导体制程工艺和集成电路设计与制造技术就保持着区别于传统行业的高速发展和迭代速度。特别是二十世纪90年代以来,伴随单芯片集成技术的飞速发展,以实现专用任务而在单个芯片上集成整个系统为特点的片上系统(System on Chip,SoC)逐渐成为集成电路发展的热点。而片上网络(Network on Chip,NoC)这一新型系统通信架构伴随着SoC、特别是片上多核系统(Multiprocessor System on Chip,MPSoC)的发展和需求应运而生。NoC作为SoC设计与研究中的重要环节,成为SoC的一个重要研究领域。本文论述的对象是NoC研究中的片上网络映射优化问题,属于应用建模优化问题。该问题研究的一般性思路是根据优化目标确定相应的数学模型,针对给定应用任务到网络拓扑的映射,通过启发式算法进行近似求解。本文的工作主要有以下三点:首先,针对目标系统处于不同路由策略及交换机制下,选择三种衡量系统性能的重要参数——功耗、延时、负载分别进行数学建模,并论述其各自特点与异同。根据本工作组研究的目标系统提出一种基于马尔科夫转移矩阵的负载模型以及最短路径功耗模型的多目标加权优化函数,以此作为目标系统的评估方案。其次,根据本文提出的目标系统评估方案,针对一种新型群智能算法——狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)进行离散化设计,并以此作为近似优化算法对目标系统的NoC映射问题进行求解,并给出该算法的离散化设计原理及执行步骤。最后,选择多个常用的应用任务作为实验目标进行仿真实验,并选择基于标准遗传算法进行改进的自适应模拟退火遗传算法及随机映射算法作为对照组实验,并根据实验结果验证优化模型的合理性以及不同路由策略及交换机制对优化结果的影响。