基于改进遗传与模拟退火融合的RISP软硬件划分

软硬件划分是可重构指令集处理器在软硬件协同设计中的关键问题,通过对比遗传算法和经典模拟退火算法的优缺点,提出改进遗传算法的适应度函数,同时将Tsallis接受准则引入到经典模拟退火当中。其思路是用遗传算法的结果来制约模拟退火算法产生的随机状态,然后由模拟退火的接受准则以及产生的随机状态函数对遗传算法的种群进行更新,从而找到全局近似最优解。实验结果证明,改进算法与单一遗传算法以及经典模拟退火算法相比,其收敛速度和适应度更好,找到全局近似最优解的概率更大。     

基于改进模拟退火的RISP软硬件划分

软硬件划分是可重构指令集处理器在软硬件协同设计中的关键问题,已经被证明是一个NP难问题;模拟退火在解决该类问题的算法中较为常用,但在任务数变大时,其收敛速度过慢且不一定能找到有效近似最优解,通过将Cauchy分布引入扰动模型同时将其距离参数Δy乘上一个系数,然后在已有代价函数的基础上提出一个更加有效的边界条件,最后将冷却进度表的算式乘上一个权值,以此加快算法的收敛速度;实验结果表明,和经典模拟退火算法相比,新算法的收敛速度明显提高,同时得到的解更接近最优解,其性能优势在任务数增大时尤为明显。