随着纳米技术与超大规模集成电路(Very Large Scale Integration,VLSI)技术的飞速发展,如何将数量众多的IP核集成到单个芯片内将成为片上系统(Systemon-Chip,SoC)的难题。片上网络(Network-on-Chip,NoC)架构的提出,从体系结构上彻底地解决了SoC所面临的这一问题。随着IP核数量的急速增加,2D NoC开始面临着芯片面积、性能、带宽及功耗等一系列的问题。因此,3D NoC的概念被提出。3D NoC将多个具有2D结构的NoC芯片用3D封装的方式封装成一个芯片,芯片之间主要依靠硅通孔技术(Through Silicon Via,TSV)互连。与2D NoC相比,其具有更小的面积,更短的延迟,在系统性能与功耗方面均获得了极大的改善与提升。功耗优化是NoC设计的重要部分,本文以功耗优化为主要目标,针对如何将IP(Intellectual Property)核合理映射到3D NoC的问题,提出了一种改进初始种群的混合模拟退火遗传映射算法。首先,通过对初始种群选取方法进行改进来获取功耗更低的映射方案;其次,针对其选择方式的随机性,提出了一种改进的轮盘赌选择方法,通过对轮盘赌选择的改进,使得选择最优个体的可能性达到最大;最后,针对遗传算法局部最优问题,在遗传算法交叉操作阶段结合模拟退火算法,得到全局最优方案。实验在Windows系统下采用C++语言实现,结果显示,与传统的遗传算法相比,该算法具有较好的收敛性,能快速搜索到较优解,在核数量众多(124个IP核)的情况下,采用改进的模拟退火遗传算法进行映射产生的平均功耗比使用遗传算法时降低了32.0%。