動態自適應離散粒子群算法的3D NoC低功耗映射方法
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相對于2D NoC，3D NoC具有更好的集成度和系統性能，是解決低功耗映射的一個可靠途徑。在傳統粒子群算法（PSOA，particle swarm optimization algorithm）的基礎上，提出了一種動態自適應離散粒子群算法（DADPSOA，dynamic adaptive discrete particle swarm optimization algorithm）。該算法基于早熟收斂程度和個體適應度值變化動態調整參數W，不斷靠近最優解；同時對粒子進行合理的解構造，減小了算法時問復雜度。仿真結果表明，與隨機映射、遺傳算法（GA，genetic algorithm）、PSOA和動態蟻群算法（DACA，dynamic ant colony algorithm）相比，DADPSOA可以縮短執行時間，減小映射結果通信功耗；在面向任務圖映射的時候，其通信功耗下降。
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