基于離散螢火蟲的眾核SoC映射方法研究的開題報(bào)告

基于離散螢火蟲的眾核SoC映射方法研究的開題報(bào)告一、研究背景系統(tǒng)級(jí)芯片（SoC）作為新一代芯片的代表，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于移動(dòng)通信、智能設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)通信等領(lǐng)域。眾核SoC作為一種新型的多核處理器，其性能、功耗和可靠性等方面要求更高。因此，如何有效地對(duì)眾核SoC進(jìn)行映射，已經(jīng)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一。離散螢火蟲算法（DFA）是一種新型的進(jìn)化算法，其思想來(lái)源于昆蟲的交流行為，具有全局搜索能力和高收斂速度。因此，DFA被廣泛應(yīng)用于優(yōu)化問題的求解。二、研究目的本研究的目的是基于DFA算法，提出一種有效的眾核SoC映射方法，以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化映射效果，提高眾核SoC的性能、功耗和可靠性。三、研究?jī)?nèi)容1.對(duì)眾核SoC映射問題進(jìn)行深入研究，分析不同映射算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并總結(jié)現(xiàn)有研究成果。2.分析離散螢火蟲算法的原理和特點(diǎn)，研究其在映射問題中的應(yīng)用。3.基于眾核SoC的特點(diǎn)和DFA算法，提出一種新的映射方法，包括目標(biāo)函數(shù)的定義、約束條件的建立、參數(shù)設(shè)置等。4.利用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)所提出的映射方法，并將其與其他映射算法進(jìn)行比較，評(píng)價(jià)其優(yōu)化效果和性能表現(xiàn)。5.根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)所提出的方法進(jìn)行優(yōu)化，提高其映射效果和穩(wěn)定性。四、研究意義1.提出了一種基于DFA算法的眾核SoC映射方法，該方法可以優(yōu)化映射效果，提高眾核SoC的性能、功耗和可靠性。2.增加了對(duì)DFA算法在映射問題中的應(yīng)用研究，促進(jìn)了DFA算法在實(shí)際問題中的應(yīng)用和推廣。3.對(duì)眾核SoC映射問題進(jìn)行深入研究，能夠?yàn)橄嚓P(guān)領(lǐng)域的研究提供理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。五、研究進(jìn)度1.確定研究方向和方法，撰寫開題報(bào)告（已完成）。2.收集相關(guān)文獻(xiàn)，分析現(xiàn)有研究成果（進(jìn)行中）。3.研究DFA算法及其應(yīng)用（進(jìn)行中）。4.提出基于離散螢火蟲的眾核SoC映射方法（待完成）。5.實(shí)現(xiàn)所提出的映射方法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)（待完成）。6.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)所提出的方法進(jìn)行優(yōu)化（待完成）。七、參考文獻(xiàn)[1]LIUBo,FANGDong,etal.ResearchontheOptimizationofMulti-CoreChipMappingBasedonKnowledgeWeightingMethodandGeneticAlgorithm.JournalofComputerResearchandDevelopment,2019,56(8):1725-1736.[2]KAMELN,EL-REWINIH.Energy-AwareMappingofParallelApplicationsontoClustersofHeterogeneousMulticoreProcessors.IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,2019,30(2):423-436.[3]YEHC-H,LEEW-C.Ageneticalgorithmbasedapproachfortaskallocationonheterogeneousmulti-coreprocessors.JournalofSystemsArchitecture,2017,77:79-88.[4]YOUSEFA,ABDEL-WAHABM,etal.ParticleSwarmOptimizationAlgorithmforMulticoreProcessorsMappingProblem.JournalofComputationalScience,2018,25:193-204.[5]TANGQ,CUIX,etal.Novelassociationrulemining-basedtaskmappingforembeddedheterog