| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文工作 | 第9-10页 |
| ·章节安排 | 第10-13页 |
| 第二章 NoC 基础及相关技术研究 | 第13-27页 |
| ·NoC 的基本结构与拓扑结构 | 第13-15页 |
| ·NoC 的基本结构 | 第13页 |
| ·NoC 的拓扑结构 | 第13-15页 |
| ·NoC 的通信机制和服务质量 | 第15-19页 |
| ·NoC 的通信方式 | 第15-16页 |
| ·NoC 的路由算法 | 第16-17页 |
| ·NoC 交换机制 | 第17页 |
| ·NoC 的服务质量 | 第17-19页 |
| ·低功耗的 NoC 映射技术 | 第19-25页 |
| ·NoC 的特征图 | 第19-20页 |
| ·NoC 映射的定义与算法实现 | 第20-23页 |
| ·传统遗传算法的原理及不足 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于遗传算法的 NoC 低功耗映射算法改进 | 第27-39页 |
| ·映射问题的数学描述 | 第27-30页 |
| ·NoC 映射问题的数学描述 | 第27-28页 |
| ·功耗优先的 NoC 映射问题数学描述 | 第28-29页 |
| ·功耗优先的 NoC 映射目标函数的建立 | 第29-30页 |
| ·基于遗传算法的 NoC 低功耗映射算法及改进思路 | 第30-33页 |
| ·启发式算法的选择 | 第30-31页 |
| ·基于遗传算法的 NoC 低能耗映射算法 | 第31-33页 |
| ·改进思路 | 第33页 |
| ·基于遗传算法的低功耗映射算法改进 | 第33-37页 |
| ·IMAG 算法的设计 | 第33-37页 |
| ·算法分析 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 遗传模拟退火算法的改进及其在 NoC 映射问题中的应用研究 | 第39-55页 |
| ·传统遗传模拟退火算法分析及改进 | 第39-46页 |
| ·模拟退火算法描述 | 第39-40页 |
| ·传统遗传模拟退火算法描述 | 第40-42页 |
| ·改进思路 | 第42-46页 |
| ·改进的遗传模拟退火算法的设计 | 第46-51页 |
| ·改进的遗传模拟退火算法的设计 | 第46-49页 |
| ·改进的遗传模拟退火算法的实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·改进的遗传模拟退火算法在 NoC 映射问题中的应用研究 | 第51-53页 |
| ·MIGS 算法的设计 | 第52-53页 |
| ·MIGS 算法中相关参数的设置 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 两种映射算法仿真及结果分析 | 第55-63页 |
| ·算法仿真环境的建立 | 第55-56页 |
| ·NoC 拓扑结构的选择 | 第55页 |
| ·算法的测试用例 | 第55-56页 |
| ·映射算法仿真实验及结果分析 | 第56-61页 |
| ·参数的选择 | 第56页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第56-60页 |
| ·两种映射算法的对比分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 结束语 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 研究成果 | 第71-72页 |
