基于平台的SoC系统综合技术研究
| 第一章 概述 | 第1-20页 |
| ·序言 | 第16页 |
| ·论文结构 | 第16-17页 |
| ·论文创新点 | 第17-18页 |
| ·课题来源 | 第18-20页 |
| 第二章 相关技术背景 | 第20-34页 |
| ·基于平台设计 | 第20-26页 |
| ·现代设计方法学演变 | 第20-26页 |
| ·时序驱动的设计方法 | 第20-21页 |
| ·基于功能块的设计方法 | 第21页 |
| ·基于平台设计方法 | 第21-26页 |
| ·平台的定义 | 第21-22页 |
| ·平台的结构 | 第22-23页 |
| ·基于平台的设计流程 | 第23-26页 |
| ·遗传算法 | 第26-33页 |
| ·全局优化问题 | 第26-28页 |
| ·遗传算法简介 | 第28-33页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第29-31页 |
| ·遗传算法的特点 | 第31页 |
| ·遗传算法的优点 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的研究现状 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第三章 遗传算法研究 | 第34-80页 |
| ·序言 | 第34-35页 |
| ·基于两级记忆模型的遗传算法 | 第35-47页 |
| ·基于两级记忆模型的遗传算法研究 | 第35-47页 |
| ·两级记忆模型 | 第36-39页 |
| ·基于两级记忆模型的混合遗传算法(TMH)分析 | 第39-42页 |
| ·TMH实验 | 第42-44页 |
| ·测试函数 | 第42页 |
| ·控制参数 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-44页 |
| ·基于两级记忆模型的爬山混合遗传算法(TMHH) | 第44-45页 |
| ·TMHH实验 | 第45-47页 |
| ·测试函数 | 第45页 |
| ·控制参数 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-47页 |
| ·复合排序选择算子 | 第47-71页 |
| ·选择算子简介 | 第48-57页 |
| ·比例选择 | 第50-51页 |
| ·联赛选择 | 第51-53页 |
| ·槛式选择 | 第53-55页 |
| ·线性排序选择 | 第55-57页 |
| ·指数排序选择 | 第57页 |
| ·MRS | 第57-65页 |
| ·MRS重新排序的其它考虑 | 第65-67页 |
| ·MRS(L)对早熟的作用分析 | 第67-69页 |
| ·实验 | 第69-71页 |
| ·测试函数 | 第69-70页 |
| ·控制参数 | 第70页 |
| ·实验结果及分析 | 第70-71页 |
| ·采用 MRS的遗传算法的收敛性分析 | 第71-78页 |
| ·采用 S-MRS的遗传算法的收敛性证明 | 第72-76页 |
| ·齐次马尔柯夫链的相关定义 | 第72-73页 |
| ·采用 S-MRS的非最优保留遗传算法的收敛性 | 第73-75页 |
| ·采用 S-MRS的最优保留遗传算法的收敛性 | 第75-76页 |
| ·采用 D-MRS的遗传算法的遍历性 | 第76-78页 |
| ·非齐次马尔柯夫链的相关定义 | 第76-77页 |
| ·采用 D-MRS的遗传算法的弱遍历分析 | 第77-78页 |
| ·小结 | 第78-80页 |
| 第四章 PSSS研究 | 第80-116页 |
| ·序言 | 第80-82页 |
| ·系统综合的研究现状 | 第81-82页 |
| ·系统综合的研究内容 | 第82页 |
| ·系统规范 | 第82-93页 |
| ·PSSS问题规范 | 第84-91页 |
| ·通用问题规范 | 第84-85页 |
| ·PSSS系统规范 | 第85-91页 |
| ·PSSS两级映射模型 | 第91-93页 |
| ·PSSS优化实现 | 第93-114页 |
| ·多目标优化 | 第94页 |
| ·PSSS的优化 | 第94-107页 |
| ·个体编解码 | 第96-101页 |
| ·TMHH实现 | 第101-105页 |
| ·调度及适应度函数 | 第105-107页 |
| ·实验 | 第107-114页 |
| ·虚拟库单元 | 第107-109页 |
| ·虚拟任务 | 第109-111页 |
| ·参数设置 | 第111-112页 |
| ·实验结果及分析 | 第112-114页 |
| ·小结 | 第114-116页 |
| 第五章 总结与展望 | 第116-118页 |
| ·总结 | 第116页 |
| ·未来展望 | 第116-118页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-125页 |
