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1、适配粒子群方法与其在SOC参数设计上的应用ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2007,43(27)201适配粒子群方法与其在SOC参数设计上的应用蒋程涛,邵世煌JIANGCheng—tao,SHAOShi—huang东华大学信息科学与技术学院,上海200051CollegeofInformationScience&Technology,DonghuaUniversity,Shanghai200051,ChinaE—mail:taotaomslulu@163.COBJIANGCheng—tao.
2、SHAOShi—huang.Suitable-distributionparticleswarmapplyingtoSOCarchitecturalparametersde-sign.ComputerEngineeringandApplications,2007,43(27):201-205.Abstract:Anovelmulti—objectiveoptimizationbasedonSuitable—DistributionParticleSwarm(SDPS)isdiscussedinthispapecTheelitismsetismadeu
3、pofnon-dominatedsolutionswithhighSuitable-DistributionValue(SDV).Thesuitable—distributionradiusispmposedtoguaranteethediversityoftheindividualsintheelitismsetandmakethemwelldistributedintheobjectivespace.SDPSisappliedtoSOCarchitecturalparametersdesignandatriplediscretizationmet
4、hodisusedtodiscretizethevelocityvec-toroftheparticles.Theexperimentalresultindicatesthat.withinthetwodimensionobjectivespacecomposedofpowerconsump-tionandexecutivetimecost.theconfigurationsgainedbySDPShavewelldistributionandnondominanceandSDPSisveryem—cientinSOCarchitecturalpar
5、ameterssearching.Keywords:suitable—distribution;particleswarlTl;multi—objectiveoptimization;SOC;architecturalparametersdesign摘要:提出了一种基于适配粒子群的多目标优化方法,其精英集由搜索过程中适配值较高的非劣解构成.适配半径的提出有利于保持精英集中个体的差异性,使得解集能够在目标空间中均匀分布.将该多目标优化方法应用于SOC结构参数设计,并且给出了针对粒子群速度向量的三元离散化方法.实验表明,该优化方法得到的SOC结构参数配置
6、,在以功耗和执行时间组成的二维目标空间中有良好的分散性和非支配性,并且该方法大大缩短了SOC结构参数的搜索时间.关键词:适配;粒子群;多目标优化;片上系统;参数设计文章编号:1002—8331(2007)27—0201—05文献标识码:A中图分类号:TP30I.61研究背景近年,粒子群算法被越来越多地应用于解决多目标优化问题.粒子群算法收敛快速,结构简单,但如何提高解集中个体的差异性,国内外学者提出了一些看法:Sierra等在粒子群算法中提出了e-dominance的概念,Vmal0borias等提出了—种stripes的方法日.最近文献[31q~,
7、Salazar等将fitnesssharing方法和粒子群算法相结合较好地解决了多目标优化问题.本文提出了一种基于适配粒子群的多目标优化方法,提出使用适配方法扩大粒子的搜索空间,保持精英集中个体的差异性,确保最后解集中的个体能够合适分配于Pareto面.并且将该方法应用于SOC结构参数设计,实验表明此方法在该应用领域的有效性.2基于适配粒子群的多目标优化方法本文提出的基于适配粒子群的多目标优化方法基本思路是以粒子群算法来指导个体搜索最优解,同时引入合适分配的概念使最终粒子均匀地分散于Pareto最优目标域(ParetoFront).该适配概念的运用将
8、保证某个粒子在其适配半径中的独立性,使人们最终得到的最优解集中的粒子有较大的差异性.本文给出的适配方法包括两
