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基于蚁群算法的众核嵌入式流程序映射方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
目录第8-11页
1. 绪论第11-21页
    1.1 研究背景第11-14页
        1.1.1 从单核到众核——众核时代的到来第11-12页
        1.1.2 众核片上系统第12页
        1.1.3 众核片上系统基础软件面临的挑战第12-13页
        1.1.4 嵌入式流程序自动综合技术发展现状第13-14页
    1.2 研究目的与意义第14-15页
    1.3 国内外研究现状及存在的问题第15-17页
        1.3.1 相关研究第15-17页
        1.3.2 存在的问题第17页
    1.4 论文的主要工作第17-19页
        1.4.1 以执行跨度为优化目标的任务映射第18页
        1.4.2 以执行跨度和片上缓存使用量为双优化目标的任务映射第18-19页
    1.5 论文的组织结构第19-20页
    1.6 小结第20-21页
2. 众核流程序自动综合技术相关研究第21-32页
    2.1 众核片上系统模型第21-24页
        2.1.1 同构众核平台模型第21-23页
        2.1.2 异构众核平台模型第23-24页
    2.2 众核流程序自动综合技术第24页
    2.3 流程序任务模型第24-27页
    2.4 任务划分第27-28页
    2.5 任务映射第28-30页
        2.5.1 按实现方法分类第28-29页
        2.5.2 按运行时机分类第29-30页
        2.5.3 任务映射方法的发展方向第30页
    2.6 处理核心的绑定与执行第30页
    2.7 代码生成与编译第30-31页
    2.8 小结第31-32页
3. 基于执行跨度的任务映射算法第32-48页
    3.1 蚁群算法第32-36页
        3.1.1 蚁群算法概述第32-33页
        3.1.2 蚁群算法的流程第33-35页
        3.1.3 蚁群算法的优缺点第35-36页
    3.2 问题模型的建立第36-38页
        3.2.1 众核平台模型第36页
        3.2.2 任务图模型第36-37页
        3.2.3 研究问题的定义第37-38页
    3.3 算法的动机与原理第38-40页
        3.3.1 初始化第39页
        3.3.2 解的构建第39-40页
    3.4 信息素的更新第40-42页
        3.4.1 信息素全局更新第41页
        3.4.2 信息素局部更新第41页
        3.4.3 多样化第41-42页
    3.5 算法验证与结果分析第42-47页
        3.5.1 实验环境第42页
        3.5.2 程序代码设计流程第42-43页
        3.5.3 仿真实验结果第43-47页
        3.5.4 实验结果分析第47页
    3.6 小结第47-48页
4. 基于执行跨度和缓存的双目标任务映射算法第48-63页
    4.1 多目标优化概述第48-50页
        4.1.1 多目标优化基础第48-49页
        4.1.2 多目标优化问题的定义与特点第49-50页
        4.1.3 多目标优化问题的解决方法第50页
    4.2 问题模型的建立第50-53页
        4.2.1 带缓存的众核平台模型第50-52页
        4.2.2 任务图模型第52页
        4.2.3 代价函数和研究问题的定义第52-53页
    4.3 问题分析与算法设计第53-57页
        4.3.1 核心私有缓存使用分析第53-54页
        4.3.2 算法框架伪代码第54-55页
        4.3.3 初始化第55-56页
        4.3.4 解的构建第56-57页
    4.4 算法验证与结果分析第57-62页
        4.4.1 实验环境与配置第57-58页
        4.4.2 仿真实验内容第58-61页
        4.4.3 实验结果分析第61-62页
    4.5 小结第62-63页
5. 总结与展望第63-66页
    5.1 本文工作总结第63-64页
    5.2 未来工作展望第64-66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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