基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
3D NoC映射通常涉及大量IP核及节点,使传统映射算法效率较低.为减少映射算法的执行时间,提高其优化能力,在传统蚁群算法(ACA)的基础上,提出一种动态蚁群算法(DACA).该算法采用逻辑斯蒂S形函数的变化形式,在每轮迭代开始前,依据当前迭代次数动态调整参数α,β及蚂蚁总数M.实验结果表明,与ACA相比,DACA可以缩短执行时间,提高算法性能;在面向随机任务时,其单位时间优化能力可以提升38.2%~65.9%;而当面向多媒体系统的真实应用时,其单位时间优化能力可以提升25.3%~32.7%.
推荐文章
基于猴群算法的3D NoC IP核测试优化方法
三维片上网络
IP核测试优化
猴群算法
基于云进化算法的3D NoC测试规划
三维片上网络
并行测试
功耗约束
云进化算法
基于粒子群算法的3D NoC测试优化方法
三维片上网络
带分复用
离散粒子群算法
测试优化
基于蚁群优化算法的NoC映射
蚁群优化算法
NoC映射
通讯功耗
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 3D NoC映射问题的动态蚁群算法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 3D片上网络 映射 动态蚁群算法
年,卷(期) 2011,(9) 所属期刊栏目 VLSI设计与测试及电子设计自动化
研究方向 页码范围 1614-1620
页数 分类号 TP302
字数 5501字 语种 中文
DOI
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (22)
共引文献  (89)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (22)
同被引文献  (43)
二级引证文献  (106)
1963(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2006(6)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(3)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2012(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2013(6)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(2)
2014(7)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(6)
2015(12)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(11)
2016(13)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(9)
2017(27)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(22)
2018(30)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(27)
2019(23)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(22)
2020(8)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(7)
研究主题发展历程
节点文献
3D片上网络
映射
动态蚁群算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导