基于改进混洗蛙跳算法的软硬件划分方法技术

本发明专利技术涉及系统软硬件协同设计中的软硬件划分技术，为提出一种改进的软硬件划分方法，用于软硬件协同设计中。主要针对混洗蛙跳算法应用于软硬件划分时收敛速度慢并且有可能陷入局部最优等问题进行改进，提出一种比原始蛙跳算法性能更好的软硬件划分算法。本发明专利技术采用的技术方案是，基于改进混洗蛙跳算法的软硬件划分方法，步骤如下：(1)初始化青蛙种群(2)根据青蛙分组数G以及任务节点数N，确定G个等距离的中心坐标；(3)迭代更新开始；(4)按照排序的顺序依次计算每只青蛙位置坐标到每个中心坐标的距离；(5)输出最优青蛙的位置坐标即为最佳软硬件划分方案。本发明专利技术主要应用于软硬件协同设计中的软硬件划分场合。

Improved hardware / software partitioning method based on shuffled frog leaping algorithm

The invention relates to the hardware and software partitioning technology in the cooperative design of the system hardware and software, and provides an improved hardware and software partitioning method for the hardware and software Co design. Mainly for the shuffled frog leaping algorithm is applied to the division of hardware and software of slow convergence speed and is likely to fall into local optimum problems, put forward a hardware software partitioning algorithm based on the original SFLA better performance. The technical scheme of the invention is that the steps of improved classification method, hardware and software based on shuffled frog leaping algorithm are as follows: (1) the frog population initialization (2) according to the number of packets and G frog task node number N, determine the G distance of the center coordinates; (3) iterative update start; (4) according to the order the sequence of calculation of each frog position coordinates to each of the coordinates of the center distance; (5) the position coordinates of the output of the optimal frog is the best hardware software partitioning scheme. The invention is mainly applied to the hardware and software division of the hardware and software Co design.

【技术实现步骤摘要】
基于改进混洗蛙跳算法的软硬件划分方法
：本专利技术涉及系统软硬件协同设计中的软硬件划分技术，涉及到群智能优化算法应用于软硬件划分时的算法改进。
技术介绍
：1、软硬件划分问题描述。软硬件划分即决定任务集中的子任务由硬件实现还是由软件实现。软硬件划分过程可以理解成一个寻优的过程，通过软硬件划分方法从众多的划分方案中找出最优的方案，从而使得系统平台的性能更好地发挥。软硬件划分可以用一个二元组G＝＜V,E＞表示。其中V＝{V0，V1,…Vk,…VN}是代划分任务节点的集合，任务规模数为N，Vk表示第k个任务节点，E＝{(Vk，Vl)，ek，l|Vk，Vl∈V}表示两个任务节点Vk与Vl之间存在数据依赖关系且其两者之间的通信时间为ek，l。每个节点Vk的属性如式(1)所示：Vk＝＜I,Ty(k),Ts,Th,Ah,…＞(1)其中I代表节点的识别号，Ty(k)＝{sw,hw}代表节点Vk有软件sw和硬件hw两种实现方式，Ts代表节点的任务节点的软件执行时间，Th代表任务节点的硬件执行时间，Ah表示任务硬件实现时所需硬件面积。在大多数研究中，通常将所有任务节点的执行时间以及各节点之间的通信时间之本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于改进混洗蛙跳算法的软硬件划分方法，其特征是，步骤如下：(1)初始化青蛙种群规模M，分组数G，硬件面积约束LIM参数，确定算法最大迭代次数IterMax以及算法终止条件，初始化当前迭代次数iter＝0，对于节点数为N的待划分任务，首先生成M个符合约束条件的青蛙位置坐标，每个位置为0、1组成的N维向量；(2)根据青蛙分组数G以及任务节点数N，确定G个等距离的中心坐标，用中心坐标集合L表示，L＝{L1,L2,…Lg,…,LG},其中Lg即为第g组的中心坐标，Lg是一个N维向量，表示为Lg＝[lg1,lg2,…,lgn,…,lgN]，其中lgn为向量中第n位的值；(3)迭代更新开始，计算M只青...

【技术特征摘要】
1.一种基于改进混洗蛙跳算法的软硬件划分方法，其特征是，步骤如下：(1)初始化青蛙种群规模M，分组数G，硬件面积约束LIM参数，确定算法最大迭代次数IterMax以及算法终止条件，初始化当前迭代次数iter＝0，对于节点数为N的待划分任务，首先生成M个符合约束条件的青蛙位置坐标，每个位置为0、1组成的N维向量；(2)根据青蛙分组数G以及任务节点数N，确定G个等距离的中心坐标，用中心坐标集合L表示，L＝{L1,L2,…Lg,…,LG},其中Lg即为第g组的中心坐标，Lg是一个N维向量，表示为Lg＝[lg1,lg2,…,lgn,…,lgN]，其中lgn为向量中第n位的值；(3)迭代更新开始，计算M只青蛙的位置坐标所对应的适应度值，并按照适应度由好到坏对青蛙进行排序，排序后的青蛙种群用集合F表示，F＝{F1,F2,…,Fm,…FM}，Fm表示排序后的第m只青蛙所在的位置坐标，Fm是一个N维向量，Fm＝[fm1,fm2,…,fmn,…,fmN]其中fmn表示向量中第n位的值；(4)按照排序的顺序依次计算每只青蛙位置坐标到每个中心坐标的距离，根据计算结果，将青蛙依次分配到距离最近的中心坐标所对应的未饱和的组。Fm与Lg之间的距离Dm，g的计算公式如式(3)所示，(5)根据公式(4)计算每一组青蛙在本次迭代中所对应的组内最大跳跃次数Ml，第g组青蛙在第iter代更新时对应的组内最大跳跃次数用Mlg(iter)表示。

【专利技术属性】
技术研发人员：张涛，赵鑫，安鑫祺，岳倩宇，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12