【摘 要】
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微粒群算法(PSO)是一种新颖的群智能仿生进化优化算法,它简单、可控性强、易实现且具有很强的优化能力。本文首次将PSO算法引入时域划分领域,给出了一种基于PSO的时域划分优
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微粒群算法(PSO)是一种新颖的群智能仿生进化优化算法,它简单、可控性强、易实现且具有很强的优化能力。本文首次将PSO算法引入时域划分领域,给出了一种基于PSO的时域划分优化算法PSOTP,用于粗粒度可重构系统任务编译过程中的时域划分优化。PSOTP算法运用数据流图(DFG)节点的序列作为微粒的位置,微粒中节点位置改变后两个序列的差分作为速度,以任务划分后的子模块数、数据通信量和可重构计算资源的面积利用率作为优化目标,是一种基于权重的多目标优化算法。实验表明,PSOTP算法在划分结果的性能上明显优于传统的ASAP、ALAP和表调度算法以及基于权重的表调度(Priority-List,PL)算法,同时与基于模拟退火遗传算法SAGA的时域划分算相比,可以用更少的迭代次数取得相当的优化效果,运算速度也更快。
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