基于局部搜索策略的多目标芯片调度问题算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 MPSoC调度问题研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 多目标问题算法研究现状 | 第12页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.5 论文内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 多目标进化算法 | 第14-22页 |
| 2.1 多目标进化算法 | 第14-16页 |
| 2.1.1 多目标进化算法概述 | 第14-15页 |
| 2.1.2 多目标进化算法框架 | 第15-16页 |
| 2.2 NSGA-II算法 | 第16-21页 |
| 2.2.1 NSGA-Ⅱ算法概述 | 第16-19页 |
| 2.2.2 NSGA-Ⅱ算法框架 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 多目标混合算法求解多目标芯片调度问题 | 第22-34页 |
| 3.1 多目标芯片调度问题 | 第22-25页 |
| 3.1.1 多目标芯片调度问题概述 | 第22页 |
| 3.1.2 加权任务图 | 第22-23页 |
| 3.1.3 目标平台架构 | 第23-24页 |
| 3.1.4 问题描述 | 第24-25页 |
| 3.2 多目标芯片调度模型 | 第25-29页 |
| 3.2.1 参数和变量 | 第25-26页 |
| 3.2.2 约束模型 | 第26-27页 |
| 3.2.3 能量模型 | 第27-28页 |
| 3.2.4 优化目标 | 第28页 |
| 3.2.5 工作量评估标准 | 第28-29页 |
| 3.3 多目标混合算法 | 第29-33页 |
| 3.3.1 算法初始化 | 第30-31页 |
| 3.3.2 进化过程 | 第31-32页 |
| 3.3.3 Pareto局部搜索 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第34-41页 |
| 4.1 实验设计 | 第34-36页 |
| 4.2 初始化策略比较 | 第36页 |
| 4.3 算法效率和准确性比较 | 第36-38页 |
| 4.4 MOHA算法的可扩展性 | 第38-39页 |
| 4.5 细粒度H264样例的能量分析 | 第39-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 总结 | 第41页 |
| 5.2 展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第47页 |
