[發明專利]一種基于煙花算法的多目標軟硬件劃分方法

有效

• 申請號: 201810164337.4
• 申請日: 2018-02-27
• 公開（公告）號: CN108446455B
• 公開（公告）日: 2019-09-27
• 發明（設計）人: 張濤;岳倩宇;趙鑫
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 杜文茹

一種基于煙花算法的多目標軟硬件劃分方法：隨機初始化滿足硬件面積約束條件的N個解，且N個解對應于煙花算法中的N個煙花；將N個解放入一個集合P中，根據Pareto優化理論，依次找出集合P中的非支配解，并把依次找出的非支配解的非支配等級依次設置為1、2…；根據擁擠度計算方法，計算同一非支配等級內的非支配解的分散性；對所有獲得非支配等級和分散性的非支配解進行排序；根據排序信息計算煙花爆炸生成火花的數目和煙花爆炸幅度；生成所有的爆炸火花；生成所有的高斯火花；將所有的煙花、爆炸火花和高斯火花進行排序，獲的前N個煙花或爆炸火花或高斯火花作為下一代的煙花；達到設定的迭代次數。本發明提高系統的運行速度以及降低系統的功耗。

技術領域

本發明涉及一種軟硬件劃分方法。特別是涉及一種應用于復雜嵌入式系統設計中的基于煙花算法的多目標軟硬件劃分方法。

背景技術

1、煙花算法

煙花算法是受煙花爆炸現象的啟發發明的一種新型的群體智能優化算法，主要用于解決數學上復雜度較高的NP-hard問題。煙花算法的主要思想是：在地面上隨機放置幾個煙花并對它們的質量進行評估，質量好的煙花爆炸發射出較多的火花，并且都圍繞在其周圍，呈現出壯觀的景象；質量差的煙花爆炸發射出的火花數目較少而且比較分散。對應到數學問題就是：先隨機生成解決問題的幾種方案并對這些方案進行評估。對于適應度較好的解決方案，在其附近生成較多的新的解決方案，分配比較多的資源對其進行鄰域搜索，主要用于對解空間進行開采；對于適應度較差的解決方案，在距離其較遠的位置生成比較少的新的解決方案，主要用于對解空間進行探測。煙花算法在平衡算法的開采與探測能力，以及跳出局部最優解方面表現出較好的性能。

2、Pareto優化理論

在多目標優化問題中，多個優化目標往往是相互沖突的，為了得到一組較好的解決方案，意大利經濟學家帕累托提出了一種比較多目標解的方法。Pareto優化理論的基本概念如下：

多目標優化問題：以最小化問題為例，多目標優化問題可以描述為如下形式：

min:

f(x)＝(f₁(x),f₂(x),…,f_n(x))^T

subject to:

g_i(x)≥0,i∈I

h_j(x)＝0,j∈E

其中f(x)為優化目標，g_i(x)和h_j(x)分別為不等式約束和等式約束。

Pareto支配：一個給定的目標向量x＝(x₁,x₂,…,x_n)支配另一個目標向量y＝(y₁,y₂,…,y_n)(記為)，當且僅當f(x_i)≤f(y_i)，并且使得f(x_j)<f(y_j)。

Pareto最優解：如果一個解x^*被稱為Pareto最優解，當且僅當x^*不被其他的解支配。

Pareto最優解集：集合X_Pareto＝{x|x為Pareto最優解}。

Pareto前沿：集合F_Pareto＝{f(x)|x為Pareto最優解}。

3、軟硬件劃分