74、芯片网络映射与糖尿病早期诊断：创新算法与模型的应用

芯片网络映射与糖尿病早期诊断：创新算法与模型的应用

芯片网络（NoC）映射优化

在当今的芯片设计领域，芯片网络（NoC）作为一种极具潜力的互连解决方案，正受到越来越多的关注。NoC借鉴了并行计算机中互连网络的思想，其高质量的应用日益广泛，相关研究也不断涌现。而NoC映射则是设计NoC结构的关键问题之一，它的决策会对NoC的性能产生重大影响。

NoC映射问题概述

NoC映射的过程涉及将知识产权（IP）核映射到NoC架构上，确定每个IP核在NoC结构中的位置。IP核图（IG）是一个有向图G(V, E)，其中节点vi代表一个IP核，包含从IP核分配过程中获得的一组任务，边eij的权重表示vi和vj之间的通信流量。我们关注的NoC架构是基于规则的瓦片式拓扑结构。

若有N个瓦片，那么总共有N!种解决方案，这是一个NP难问题。目前广泛采用的方法是通过各种优化算法来获取近似最优解。

相关工作分析

以往解决NoC映射问题的算法可分为传统优化算法和进化算法两类。传统算法通常具有较高的时间复杂度，而像遗传算法（GA）、非支配排序遗传算法（NSGA）和粒子群优化算法（PSO）等进化算法，容易陷入局部最优解。

为了解决这些问题，我们提出了一种基于分散搜索（SS）的多目标优化算法。分散搜索已被证明在优化问题中是成功的，它包含了其他进化方法尚未模仿的原则和策略，对解决优化问题具有优势。

评估指标

在实际的NoC应用中，需要协调多个优化目标，寻找帕累托最优解。我们采用了四个评估指标：
1. 通信功耗 ：NoC应用的总功耗主要包括计算