片上网络(Network on Chip, NoC)是一种有别于总线架构的多核系统解决方案，用以解决传统片上系统(System on Chip, SoC)由于集成资源越来越多所造成的总线竞争问题。低功耗和低延时是NoC系统设计中的关键问题，本文以此作为切入点对NoC设计中系统层级的关键步骤映射问题进行了研究。文章对功耗和延时多约束条件进行了单约束转换，建立了统一的评估函数，并设计实现了一种用于搜索功耗-延时受限条件下最优映射方案的高效算法。基于2D Mesh结构的NoC平台具有诸多优点，已被广泛应用于NoC关键问题的研究中，本文同样采用这种拓扑结构进行讨论。在分析了NoC架构的功耗和延时组成之后，结合2D Mesh的结构特征，本文提出了与任务规模、任务间通信量和传输路径长度相关的功耗和延时模型。在此基础上，给出了功耗-延时约束下的NoC映射问题的数学描述，该数学描述不仅适用于2D Mesh结构，也可延伸应用于其他的拓朴结构中。NoC映射已被证明为属于NP-Complete问题，对于较大规模的问题直接求解已超过现有计算能力，为此，在这一研究领域多采用启发式算法来搜索能满足工程要求的映射方案。在对一系列启发式算法进行了总结之后，结合NoC映射的特点，并不是所有的算法都适用于解决这一问题。在进行了广泛的对比之后，选取了依照概率进行二次优化的人工蜂群算法作为本文研究的基本算法。在对原算法进行了离散化设计和特点分析之后，针对算法原有的缺陷进行了改造，提出了引入增强型混沌机制的人工蜂群算法，保留了原算法概念简单、易于实施的优点，并且，针对NoC映射问题具有较少迭代次数内优化效果明显、不易得到早熟优化结果的特点，十分适用于解决NoC映射这种离散解空间的搜索问题。最后经过一系列的仿真对比，在可行性、搜索性能和质量、针对原有缺陷的改进等方面对算法进行了验证，仿真证明，本文提出的引入增强型混沌机制的人工蜂群算法是一种高效解决NoC映射问题的算法。