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混合蛙跳算法研究及其在NoC低功耗映射中的应用

摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第7-11页
    1.1 研究背景第7-8页
    1.2 研究现状第8-9页
    1.3 本文工作第9-10页
    1.4 内容安排第10-11页
第二章 NOC 基础及映射算法第11-25页
    2.1 NOC 的基本结构与拓扑结构第11-15页
        2.1.1 NOC 基本结构第11页
        2.1.2 NOC 拓扑结构第11-15页
    2.2 NOC 通信体系结构及性能评估第15-21页
        2.2.1 NOC 通信协议第15-16页
        2.2.2 NOC 路由算法第16-19页
        2.2.3 NOC 交换技术第19-20页
        2.2.4 NOC 性能评估第20-21页
    2.3 NOC 映射算法第21-24页
        2.3.1 遗传算法第22页
        2.3.2 蚁群算法第22-23页
        2.3.3 粒子群算法第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 混沌退火混合蛙跳算法第25-35页
    3.1 混合蛙跳算法第25-26页
    3.2 种群初始化第26-31页
        3.2.1 混沌优化算法第26-31页
        3.2.2 基于混沌优化算法的种群初始化第31页
    3.3 混沌优化策略第31-32页
    3.4 多邻域模拟退火优化方法第32-33页
        3.4.1 模拟退火优化算法第32-33页
        3.4.2 利用多邻域模拟退火优化方法更新较优个体第33页
    3.5 CASFLA 算法设计第33-34页
    3.6 本章小结第34-35页
第四章 CASFLA 在 NOC 低功耗映射中的应用第35-47页
    4.1 NOC 映射及功耗模型第35-38页
        4.1.1 NOC 映射模型第35-36页
        4.1.2 NOC 功耗模型第36-38页
    4.2 基于 CASFLA 的 NOC 低功耗映射第38-42页
        4.2.1 适应度函数第39页
        4.2.2 编码规则第39-40页
        4.2.3 初始化处理第40页
        4.2.4 基于调整序的局部搜索策略第40-42页
        4.2.5 求解 NOC 映射问题的多邻域模拟退火优化方法第42页
    4.3 CASFLA 求解 NOC 低功耗映射问题的流程第42-43页
    4.4 实验与仿真结果分析第43-45页
    4.5 本章小结第45-47页
第五章 结束语第47-49页
    5.1 总结第47-48页
    5.2 展望第48-49页
致谢第49-51页
参考文献第51-57页
研究成果第57-58页

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