基于混沌PSO算法的SoC软硬件划分方法研究

摘要

随着SoC设计时代的到来，系统级芯片的设计遇到越来越多的挑战，不仅SoC的性能要求越来越强，其规模也越来越大，使得传统的嵌入式系统及SoC设计方法不能满足其需求，也促使了软硬件协同设计方法的到来，而软硬件划分算法又是软硬件协同设计中的重要组成部分之一，能够自动的确定SoC系统的软硬件组合方式。近些年，软硬件划分方法在理论和应用上不仅得到了飞速的发展，更加得到设计者越来越多的关注和青睐。
　　本文介绍了软硬件协同设计的相关理论和技术、研究背景以及国内外的研究现状，通过分析划分中常用的几种算法及其优缺点，提出了一种基于混沌PSO算法的SoC软硬件划分方法(LAPSO)。该算法利用混沌策略保证初始种群的多样性，并引入自适应混沌扰动操作，对飞翔中每一代的最优粒子进行混沌扰动，保证了粒子群飞翔不确定性和加快找到最优解的速度；而且在飞翔中对粒子群飞翔公式中的惯性权重ω根据提出的更新公式进行实时的更新，来加快粒子群种群的全局收敛性。此外，通过建立基于多约束条件的不同比例惩罚项的目标函数，提高划分的综合质量；利用TGFF工具生成多组实验数据参数对PSO算法、GA算法和LAPSO算法进行仿真对比验证，结果表明LAPSO获得的最优解优于粒子群算法和遗传算法，在功耗方面有所降低，并且执行结果更为稳定。最后给出一个应用实例验证了该算法具有较好的实用性。