ty -jour a2 -liu，baoding au -tei，yin Zhen au -hau，Yuan Wen au -Shaikh -Husin，N.Au -Marsono -Marsono -M.N. Py -2014 DA -2014/08/12 TI-大规模网络芯片网络SP-867612 VL-2014 AB的应用映射 - 本文提出了一种针对大型网络芯片（NOC）的多目标应用映射技术。随着多处理器系统片（MPSOC）中的知识产权（IP）核心的数量增加，NOC应用程序映射以找到最佳的核心对绘制映射变得更加具有挑战性。此外，相互矛盾的成本和性能权衡使多目标应用程序映射技术更加复杂。本文提出了一种应用映射技术，该技术将域知识纳入遗传算法（GA）。GA的初始人口用网络分配（NP）初始化，而交叉操作员则以沟通需求的了解为指导。NP降低了大规模应用程序映射的复杂性，并为GA提供了潜在的映射搜索空间。就溶液质量而言，将提出的遗传操作员与最先进的遗传操作员进行了比较。在这项工作中，考虑了对能量和热量平衡的多主体优化。通过仿真，与广泛使用的随机初始映射相比，基于知识的初始映射显示出帕累托前沿的显着改善。 The proposed knowledge-based crossover also shows better Pareto front compared to state-of-the-art knowledge-based crossover. SN - 1687-9724 UR - https://doi.org/10.1155/2014/867612 DO - 10.1155/2014/867612 JF - Applied Computational Intelligence and Soft Computing PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -