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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
软硬件划分问题是软硬件协同设计的重要问题之一,它涉及到系统建模,划分算法和划分方案评价等问题,其中划分算法设计是关键点。以提高系统时间性能为目标,利用任务流图构造系统模型,在其上实现了基于优先权的评价函数,提出了搜索空间平滑技术与离散粒子群算法相结合的软硬件划分算法,并且解决了两者的融合问题,并能根据系统信息动态适应调整算法参数。实验结果表明,算法时间开销稳定,求解质量较高。  相似文献   

2.
软硬件划分是嵌入式系统软硬件协同设计中的一个关键问题.传统划分算法具有局部最优,收敛速度慢的缺陷.为使组成系统性能达到最优化,提出一种新的嵌入式系统软硬件划分算法.先采用嵌入式系统转化成有向无环图,可将嵌入式系统软硬件划分问题转换成一个多条件约束问题,用蚂蚁放置于有向无环图顶点上,对系统软硬件的划分准确率作为蚁群算法优化目标,通过蚁群算法搜索最优目标函数值,有效避免传统划分算法搜索陷入局部最小,大幅度降低搜索时间.实验结果表明,采用蚁群算法能够高效、快速获得准确地划分结果,为嵌入式系统设计提供了依据.  相似文献   

3.
K均值算法是最通用的划分聚类算法,然而它有高度依赖初始值和收敛于局部最小的缺点,K调和均值算法采用数据点与所有聚类中心的距离的调和平均替代了数据点与聚类中心的最小距离,解决了K均值算法对初值敏感的问题。这样虽然解决初始值敏感问题,局部最小收敛问题仍然存在。为了获得全局最优解,提出一种新的算法:基于模拟退火算法的K调和均值聚类。该算法将一种优秀的随机搜索算法——模拟退火算法引入K调和均值聚类,来解决局部最小收敛的问题,并将改进后的算法用于IRIS数据集的聚类分析,聚类结果与K均值算法结果对比,证明了改进算法的优越性。  相似文献   

4.
采用启发式分支定界的软硬件划分   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种以任务图为描述方法的软硬件划分方法.首先分别计算芯片所需面积/时间/通信软硬件倾向度,并结合各节点的比重因子获得启发参数;然后采用启发式的分支定界法对系统进行划分,以获得可行解和最优解.通过对文中算法和RECOD和UNRET的划分算法进行编码,并在同一平台上分别计算节点数为10,15,20,25,30的系统的启动间距、最小启动间距及其所需时间,比较各算法之间的性能.文中算法适用于划分粒度较粗和中小规模的系统.  相似文献   

5.
张良  徐成  田峥  李涛 《计算机应用》2013,33(7):1898-1902
软硬件划分是嵌入式系统设计过程中一个关键环节,已经被证明是一个NP问题。针对目前算法在进行大任务集下的软硬件划分时计算复杂度高、不能快速收敛,且找到的全局最优解的质量不佳等问题,提出一种基于贪心算法和模拟退火算法相融合的软硬件划分方法。首先将软硬件划分问题规约为变异的0-1背包问题,在求解背包问题的算法基础上用贪心算法构造出初始划分解;然后,对代价函数的解空间进行合理的区域划分,并基于划分的区间设计新的代价函数,采用改进的模拟退火算法对初始划分进行全局寻优。实验结果表明,与目前已有的类似改进算法相比,新算法在任务划分质量和算法运行时间两个方面的提升率最大可达到8%和17%左右,具有高效性和实用性。  相似文献   

6.
由于缺少监督数据,传统的基于聚类算法的入侵检测系统存在误报率高、检测率低等问题。针对这种情况,提出基于模拟退火和半监督K均值聚类的入侵检测方法。该方法首先利用少量标记入侵类型的网络数据改进聚类初始化过程,在K均值聚类算法中引入半监督学习,然后利用模拟退火算法跳出局部极值的能力与半监督K均值聚类算法结合以得到全局最优聚类,最后根据标记数据确定聚类类别,并应用于入侵行为的检测。基于KDDCUP99的对比实验表明,该方法利用监督数据和模拟退火算法改进了聚类算法,能够有效提高入侵检测的准确率。  相似文献   

7.
基于模拟退火与K均值聚类的入侵检测算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
K均值聚类算法时初始值的选取依赖性极大,易陷入局部极值.为此,结合模拟退火算法和K均值聚类思想,提出一种新的入侵检测方案.算法利用模拟退火算法时聚类分析中的聚类准则进行优化,以获得全局最优解,并进一步开拓模拟退火算法的并行性以加快算法收敛速度.在KDD CUP 1999上进行了仿真测试,实验结果表明该方案优于基于K均值聚类的入侵检测算法,有较低的误检率与虚警率.  相似文献   

8.
软硬件协同设计作为嵌入式系统开发的重要技术,随着嵌入式系统的广泛应用变得越来越重要。软硬件划分是软硬件协同设计的关键环节,是经典的组合优化问题,已被证明是NP完全问题。对于一个给定的任务而言,由于在硬件实现中存在并行执行的潜力,具有不同面积的硬件可以提供不同的执行速度。这样,一个任务根据可利用的硬件面积可以有多种硬件实现方式。现有的软硬件划分方法通常仅仅考虑单一的硬件实现方式,却忽略了多种选择的硬件实现方式。对于多选择的软硬件划分问题,分别使用模拟退火算法和遗传算法,提出了可行性的解决方案。并与禁忌搜索算法进行比较,寻找多选择软硬件划分问题的相对较好的启发式算法。实验结果表明,在求得的解的质量方面,禁忌搜索算法相比于其他两种算法而言是最好的;在获得较好解的速度方面,模拟退火算法和遗传算法要比禁忌搜索算法快得多。  相似文献   

9.
融合K-调和均值和模拟退火粒子群的混合聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对K-调和均值和模拟退火粒子群聚类算法的优缺点,提出了1种融合K-调和均值和模拟退火粒子群的混合聚类算法。首先通过K-调和均值方法将粒子群分成若干个子群,每个粒子根据其个体极值和所在子种群的全局极值来更新位置。同时引入模拟退火思想,抑制了早期收敛,提高了计算精度。本文使用Iris、Zoo、Wine和Image Segmentation,4个数据库,以F-measure为评价聚类效果的标准,对混合聚类算法进行了验证。研究发现,该混合聚类算法可以有效地避免陷入局部最优,在保证收敛速度的同时增强了算法的全局搜索能力,明显改善了聚类效果。该算法目前已用于无锡一淡水养殖基地的水产健康养殖水质分析系统,运行效果良好。  相似文献   

10.
遗传算法与蚂蚁算法动态融合的软硬件划分   总被引:37,自引:1,他引:37       下载免费PDF全文
面向嵌入式系统和SoC(system-on-a-chip)软硬件双路划分问题,提出遗传算法与蚂蚁算法动态融合的软硬件划分算法.基本思想是:(1)利用遗传算法群体性、全局、随机、快速搜索的优势生成初始划分解,将其转化为蚂蚁算法所需的初始信息素分布,然后利用蚂蚁算法正反馈、高效6收敛的优势求取最优划分解;(2)在遗传算法运行过程中动态确定遗传算法与蚂蚁算法的最佳融合时机,避免由于遗传算法过早或过晚结束而影响划分算法的整体性能.该算法既发挥了遗传算法与蚂蚁算法在寻优搜索中各自的优势,又克服了遗传算法在搜索到一定阶段时最优解搜索效率低以及蚂蚁算法初始信息素匮乏的不足,并且在算法中提出了遗传算法与蚂蚁算法动态融合的衔接策略.实验结果表明,该算法在性能上明显优于遗传算法和蚂蚁算法,并且划分问题规模越大,优势越明显.  相似文献   

11.
针对嵌入式系统软硬件划分问题,在分析遗传算法和模拟退火算法的主要优缺点的基础上,提出了一种新的小生境技术改进的遗传模拟退火算法(NGSA),在遗传算法中融入模拟退火思想,同时引入小生境技术,保持群体的多样性;并采用Metropolis 法则形成新群体,改善群体的质量。实验结果证明该算法具有很强的爬山能力和全局搜索能力,与遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)相比适应度明显提高。  相似文献   

12.
高健  李涛 《计算机工程与设计》2007,28(14):3426-3428
软硬件划分是嵌入式系统软硬件协同设计中的关键技术之一,如何兼顾系统的性能和成本,达到两者的最佳结合,是软硬件划分的主要问题.针对单CPU多ASICs类型的目标结构,选取了遗传算法、禁忌搜索算法和模拟退火算法等全局优化算法进行系统的软硬件划分,并对3种算法的有效性进行了比较分析.  相似文献   

13.
引进细菌趋药性算法(BCA),用于嵌入式系统和片上系统的软硬件双路划分。BCA是一种新型的对细菌觅食行为进行模拟的优化算法。对不同节点的控制数据流图进行仿真,表明在同等条件下,BCA收敛时间低于模拟退火算法、禁忌搜索与蚁群算法,节点规模越大,优势越明显。当节点规模高达100时,BCA消耗时间仅有常用优化算法的40%~60%。  相似文献   

14.
通过遗传算法进行系统级软硬件划分   总被引:4,自引:3,他引:4  
介绍采用遗传算法解决软硬件划分问题,具体讨论在遗传算法实现过程中的编码和解码,适应值函数的选取,选择,交叉,变异算子的实现、收敛准则的决定等问题的处理,与已发表文献的处理方法进行比较,最后通过随机实验取得好的结果。  相似文献   

15.
嵌入式系统的软硬件划分   总被引:2,自引:0,他引:2  
嵌入式系统软硬件协同设计中的关键步骤之一是软硬件划分。现有的许多软硬件划分方法都试图捕获太多有关划分问题和目标结构的细节,可扩展性差。本文提出了一种简化的软硬件划分问题模型,这种简化模型能分别对不同的划分问题进行形式化定义。在此模型的基础上,本文给出了基于ILP的算法和遗传算法。实验结果表明,我们的遗传算法能有效地解决千万个节点规模的划分问题,并获得近似最优解。  相似文献   

16.
软硬件划分一直是嵌入式系统软硬件协同设计中的难点,如果离开具体系统,单纯的软硬件划分,其性能很难评估。本文提出基于系统体系结构,应用遗传算法来进行多目标优化的软硬件自动划分方法。在具体设计中,使用数据流图对系统建模,采用邻接表进行个体编码,定义交叉、变异操作,同时引入小生境技术,保持解的多样性。该方法为嵌入式系统软硬件自动划分提供一种新思路。  相似文献   

17.
在目前全球倡导"低碳经济"的背景下,随着嵌入式系统大量而广泛的使用,嵌入式软件功耗已成为嵌入式系统设计的一个关键因素,而软/硬件划分是嵌入式软件功耗优化的一种重要方法.首先在性能约束条件下,建立以嵌入式软件功耗为目标的软/硬件双路划分模型;然后,提出了一种基于离散Hopfield神经网络(HNN)和禁忌搜索(TS)融合...  相似文献   

18.
In this paper, we report a hardware/software (HW/SW) co-designed K-means clustering algorithm with high flexibility and high performance for machine learning, pattern recognition and multimedia applications. The contributions of this work can be attributed to two aspects. The first is the hardware architecture for nearest neighbor searching, which is used to overcome the main computational cost of a K-means clustering algorithm. The second aspect is the high flexibility for different applications which comes from not only the software but also the hardware. High flexibility with respect to the number of training data samples, the dimensionality of each sample vector, the number of clusters, and the target application, is one of the major shortcomings of dedicated hardware implementations for the K-means algorithm. In particular, the HW/SW K-means algorithm is extendable to embedded systems and mobile devices. We benchmark our multi-purpose K-means system against the application of handwritten digit recognition, face recognition and image segmentation to demonstrate its excellent performance, high flexibility, fast clustering speed, short recognition time, good recognition rate and versatile functionality.  相似文献   

19.
为使嵌入式系统具备远程在线更新和维护能力,基于软/硬件统一多任务编程模型,应用互联网可重构逻辑设计方法设计并实现支持远程动态重构的嵌入式系统。提出的统一多任务编程模型为软/硬件任务提供统一接口和管理方式,可降低设计可重构系统的复杂度,同时远程重构功能增加了系统远程在线更新和维护的能力。实验结果表明,该模型可用于远程可重构系统的设计,同时硬件任务也具有较快的加速比。  相似文献   

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