基于多目标量子遗传算法的软硬件协同综合

摘要

当今社会正在处于推进全面信息化的进程，嵌入式系统是普及信息化的重要载体。目前嵌入式系统设计能力的进步落后于嵌入式系统设计复杂性的提高，围绕嵌入式系统展开研究和开发，已经成为计算机软硬件技术发展最活跃的方向之一。传统的软硬件独立设计的方法已不能满足当前嵌入式系统高效快速设计的要求，取而代之的将是以软硬件协同设计为特征的系统设计方法。其中软硬件协同综合是协同设计的核心，该过程的效率决定了系统整体开发的速度和质量，因而成为该领域的研究热点。 本文研究基于量子遗传算法的多目标软硬件协同综合问题。完成的主要工作如下： 1)对比了传统设计方法与软硬件协同设计方法，给出了两种设计方法的流程和特点，并总结了目前协同设计算法，尤其是其中的协同综合算法，指出了协同综合问题的关键和步骤。在这些的基础上，详细描述了系统的行为模型和目标系统的实现模型，抽象出协同综合问题的数学模型，指出其本质是一类多目标优化问题。 2)提出了一种多目标量子遗传算法MoQGA，通过在外部设立解集过滤器，同时通过对解集过滤器的操作，来维护群体的多样性。将该算法应用于带约束与不带约束的多目标函数优化，并与已知的著名多目标优化算法进行了比较，实验结果表明了该算法对解决多目标问题的有效性与先进性。 3)将多目标量子遗传算法MoQGA应用于软硬件协同综合问题，巧妙地运用编码的映射，将资源配置和任务分配合并为一个过程，降低了问题的复杂性。分析了调度过程及其关键环节，提出一种多优先级的调度策略。基于上述工作，提出了一个基于MoQGA的多目标软硬件协同综合算法，与国外已发表的成果进行了对比，在多个不同系统任务图上的实验结果验证了本文算法对求解软硬件协同综合问题的有效性和先进性。

目录

摘要

第一章绪论

1.1嵌入式系统设计自动化

1.2传统设计与软硬件协同设计

1.3本文的主要工作和内容组织

第二章软硬件协同设计相关研究

2.1软硬件协同划分方法

2.1.1面向软件加速的主处理器-协处理器结构的软硬件划分算法

2.1.2面向异质多处理器系统的软硬件协同综合算法

2.2嵌入式系统协同设计工具

2.3本章小结

第三章软硬件协同综合问题描述

3.1多处理器系统模型

3.1.1系统行为描述模型

3.1.2目标系统体系结构模型

3.2协同综合问题的目标及过程

3.3本章小结

第四章多目标量子遗传算法

4.1多目标优化问题

4.1.1多目标优化问题定义及Pareto最优解

4.1.2多目标优化算法

4.2多目标量子遗传算法(MoQGA)

4.2.1量子计算与遗传算法

4.2.2多目标量子遗传算法

4.2.3函数优化实验

4.3本章小结

第五章多目标量子遗传算法软硬件协同综合

5.1编码与系统配置、任务分配映射

5.2任务调度

5.2.1任务竞争

5.2.2多优先级调度策略

5.2.3处理器空隙填充（slot-filling)策略

5.3实验结果及分析

5.3.1单目标协同综合实验

5.3.2多目标协同综合实验

5.4本章小结

第六章总结与展望

6.1全文总结

6.2展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研项目