適配粒子群與其在SOC參數(shù)設(shè)計(jì)上的應(yīng)用.pdf

1、SOC(System—on—Chip)是近幾年來微電子業(yè)界最為熱門的話題之一。由于SOC芯片集成度的提高以及SOC芯片上市時(shí)間進(jìn)一步縮短，使得基于IP模塊的SOC系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法面臨著巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的SOC系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法采用基于IP核的配置并執(zhí)行，這種方法是從一個(gè)預(yù)設(shè)計(jì)的參數(shù)化SOC體系結(jié)構(gòu)出發(fā)，以參數(shù)化的IP核為組件，通過對(duì)IP核的參數(shù)進(jìn)行配置以實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)。由于IP核的多樣性及SOC可優(yōu)化指標(biāo)(功耗、執(zhí)行時(shí)間)的矛盾性，使得SOC的設(shè)計(jì)空間

2、較為復(fù)雜。能否針對(duì)具體的應(yīng)用在設(shè)計(jì)空間中找到一組滿足各項(xiàng)優(yōu)化指標(biāo)的IP可行配置集，關(guān)系到設(shè)計(jì)的成敗，整個(gè)設(shè)計(jì)過程的本質(zhì)為復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問題求解。 本文針對(duì)SOC結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì)問題，提出了一種新的多目標(biāo)優(yōu)化方法，基于適配粒子群的多目標(biāo)優(yōu)化方法。在驗(yàn)證了算法的有效性之后，將其應(yīng)用于SOC結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì)。 鑒于SOC參數(shù)設(shè)計(jì)問題的復(fù)雜性，本文提出了一種基于適配粒子群的多目標(biāo)優(yōu)化方法。適配粒子群優(yōu)化方法保留了粒子群優(yōu)化算法中，收斂

3、速度快、計(jì)算簡(jiǎn)單、通用性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。同時(shí)考慮到在處理多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí)得到的不再是單一的解，而是包含許多解的一個(gè)集合。算法不僅僅要使得粒子快速地收斂于Pareto解集，更重要的是解集中的個(gè)體要保持一定的差異性，應(yīng)該有代表性地反映Pareto面的分布情況。所以提出將適配技術(shù)與粒子群算法相結(jié)合的策略，適配技術(shù)有利于保證解集有較好的分散性和均勻性。適配技術(shù)主要包含適配值和適配半徑，本文分別給出了它們的計(jì)算方法。非支配性不再是個(gè)體能夠進(jìn)入精英集的唯

4、一標(biāo)準(zhǔn)，適配值高的個(gè)體將更有可能被保留在精英集中。適配半徑的提出是為了讓粒子在目標(biāo)空間中適當(dāng)?shù)胤植迹恢劣谶^早地陷入局部最優(yōu)。通過與普通的粒子群多目標(biāo)優(yōu)化方法和非劣性分層遺傳算法的比較，表明了適配粒子群在解決多目標(biāo)優(yōu)化問題上的優(yōu)越性。適配粒子群在解決多目標(biāo)優(yōu)化問題上的能力，為將其應(yīng)用于SOC參數(shù)設(shè)計(jì)提供了依據(jù)。由于SOC系統(tǒng)參數(shù)的個(gè)數(shù)較多，并且參數(shù)間大多相互關(guān)聯(lián)，所以SOC設(shè)計(jì)空間較為復(fù)雜。能否在龐大的SOC參數(shù)設(shè)計(jì)空間中找到一組相對(duì)最

5、優(yōu)的配置關(guān)系到整個(gè)設(shè)計(jì)的成敗。針對(duì)以上問題，本文提出將適配粒子群優(yōu)化方法應(yīng)用于SOC參數(shù)設(shè)計(jì)問題，并且給出針對(duì)粒子群速度向量的三元離散化方法。適配粒子群優(yōu)化方法能夠在SOC設(shè)計(jì)空間中快速搜索到最優(yōu)的參數(shù)配置，同時(shí)得益于適配技術(shù)的應(yīng)用使得參數(shù)配置在目標(biāo)空間中保持一定的差異性。通過與基于參數(shù)依賴性的搜索策略相比較，表明本文優(yōu)化方法得到的SOC結(jié)構(gòu)參數(shù)配置，在以功耗和執(zhí)行時(shí)間組成的二維目標(biāo)空間中有良好的分散性和非支配性，并且該方法大大縮短了S