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J-GLOBAL ID：201702237193557381   整理番号：17A0261311

動的適応離散粒子群最適化アルゴリズムに基づく3D NOC低消費電力マッピング法【JST・京大機械翻訳】

Dynamic adaptive discrete particle swarm optimization algorithm based method on low-power mapping in network-on-chip

著者 (4件)： Liu Qinrang (National Digital Switching System Engineering & Research Center) ,  Dai Qihua (National Digital Switching System Engineering & Research Center) ,  Shen Jianliang (National Digital Switching System Engineering & Research Center) ,  Zhao Bo (National Digital Switching System Engineering & Research Center)
資料名： Tongxin Xuebao  (Tongxin Xuebao)
巻： 37  号： 11  ページ： 23-30  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1463A  ISSN： 1000-436X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 2D NOCに対して、3D NOCはより良好な集積度とシステム性能を持ち、低消費電力マッピングの信頼できるルートである。従来の粒子群最適化アルゴリズム(PSOA,SWARM SWARM OPTIMIZATION ALGORITHM)に基づいた。動的適応型離散粒子群最適化アルゴリズム(DADPSOA)を提案した。このアルゴリズムは,早熟収束の程度と個体の適応度の変化に基づいて動的にパラメータWを調整し,最適解に近づく。同時に,粒子の合理的解構造を提案して,アルゴリズムの時間複雑性を減少した。シミュレーション結果は,ランダムマッピング,遺伝的アルゴリズム(GA,GENETIC ALGORITHM),PSOAと動的アリコロニーアルゴリズム(DACA,DYNAMIC ANT COLONY ALGORITHM)と比較した。DADPSOAは実行時間を短縮し,マッピング結果の通信電力を減少させる。タスク指向型の場合には,その通信電力が低下する.Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 通信 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *電力 ,  *三次元 ,  *アルゴリズム ,  *写像
準シソーラス用語： 実行時間 ,  アントアルゴリズム ,  複雑性 ,  最適解 ,  適応度 ,  *粒子群最適化 ,  システム性能 ,  *低電力化 ,  *離散粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 3D NoC ,  low-power mapping ,  deconstruction ,  adaptive discrete particle swarm optimization algorithm

分類 (2件)： フィルタ一般  (NC04021I) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 動的適応 ,  離散粒子群最適化 ,  アルゴリズム ,  3D ,  NoC ,  低消費電力 ,  マッピング法