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众核片上系统嵌入式软件综合技术研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景第11-13页
        1.1.1 处理器集成技术的发展第11-12页
        1.1.2 众核片上系统软件综合技术的发展现状第12页
        1.1.3 众核片上系统软件综合技术研究的困难性第12-13页
    1.2 研究目的与意义第13页
    1.3 课题研究现状第13-14页
    1.4 论文的主要工作第14-16页
        1.4.1 众核任务绑定与调度的近似算法第15页
        1.4.2 基于蚁群算法的任务绑定与调度第15页
        1.4.3 基于遗传蚁群算法的任务绑定与调度第15-16页
    1.5 论文的组织结构第16-17页
    1.6 本章小结第17-18页
第2章 众核软件综合技术概述第18-30页
    2.1 众核软件综合流程第18-19页
    2.2 众核处理器模型第19-22页
        2.2.1 典型的众核处理器架构第19-21页
        2.2.2 基于NoC的众核处理器拓扑结构第21-22页
    2.3 软件任务模型第22-24页
    2.4 任务划分第24-26页
    2.5 任务分配与调度第26-28页
        2.5.1 任务分配与调度问题概述第26页
        2.5.2 任务分配与调度问题的分类第26-28页
        2.5.3 众核处理器任务分配与调度模型第28页
    2.6 生成中间代码第28页
    2.7 二次编译与代码执行第28-29页
    2.8 本章小结第29-30页
第3章 众核任务绑定与调度的近似算法第30-39页
    3.1 引言第30-31页
    3.2 问题抽象第31-33页
        3.2.1 任务模型抽象第31-32页
        3.2.2 2D-Torus众核平台抽象第32页
        3.2.3 问题描述第32-33页
    3.3 算法介绍第33-35页
        3.3.1 任务选择第33页
        3.3.2 处理器内核的选取第33-34页
        3.3.3 解的构建第34-35页
    3.4 实验仿真与分析第35-37页
    3.5 本章小结第37-39页
第4章 基于蚁群算法的任务绑定与调度第39-52页
    4.1 引言第39-40页
    4.2 蚁群算法介绍第40-43页
        4.2.1 蚁群算法概述第40-41页
        4.2.2 蚁群算法的基本原理第41-42页
        4.2.3 蚁群算法的优缺点第42-43页
    4.3 问题建模第43-44页
        4.3.1 软件任务模型第43-44页
        4.3.2 众核处理器模型第44页
        4.3.3 问题描述第44页
    4.4 基于ACO的任务绑定与调度算法第44-48页
        4.4.1 聚度和信息权重第45-46页
        4.4.2 算法初始化第46页
        4.4.3 内核的选择与解的构建第46-47页
        4.4.4 信息素的更新机制第47-48页
    4.5 实验结果与分析第48-51页
    4.6 本章小结第51-52页
第5章 基于遗传蚁群算法的任务绑定与调度第52-64页
    5.1 引言第52-53页
    5.2 遗传算法第53-56页
        5.2.1 遗传算法概述第53页
        5.2.2 遗传算法的基本概念第53-55页
        5.2.3 遗传算法的基本流程第55-56页
        5.2.4 遗传算法的优缺点第56页
    5.3 遗传算法与蚁群算法的融合第56-58页
    5.4 算法实现第58-61页
        5.4.1 遗传编码第58-59页
        5.4.2 初始种群的生成第59页
        5.4.3 适应值函数第59页
        5.4.4 遗传操作第59-60页
        5.4.5 融合算法解的构建第60-61页
        5.4.6 遗传算法与蚁群算法的衔接第61页
    5.5 仿真实验与实验分析第61-63页
    5.6 本章小结第63-64页
第6章 总结与展望第64-66页
    6.1 总结第64-65页
    6.2 展望第65-66页
参考文献第66-71页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第71-72页
致谢第72页

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