考虑任务不确定性的片上网络鲁棒性应用映射问题研究

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标准应用映射问题中,每个任务的通信量是确定值,而实际应用中任务通信具有突发性和时变特征,因此将任务通信量建模为不确定值具有现实意义。该文利用区间流法对任务不确定性进行描述,基于保守因子对鲁棒性应用映射问题建模,提出了求解问题的改进禁忌搜索算法(Tabu-RAM),通过5个Benchmark案例对本文模型和算法进行了验证。实验结果表明Tabu-RAM能够求解传统应用映射问题,且优于现有文献中给出的算法。此外,与传统禁忌搜索算法相比,Tabu-RAM算法在求解鲁棒性应用映射问题时具有更好的性能和稳定性。
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