文献

J-GLOBAL ID：201702250742606576   整理番号：17A1286674

大規模なソフト・ハードウェア分割問題を解く山登り淘汰粒子群アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Elimination particle swarm optimization with hill climbing algorithm for solving large-scale hardware/software partitioning problem

著者 (3件)： Yan Xiaohu (武漢大学軟件工程国家重点実験室,武漢,430072) ,  He Fazhi (武漢大学計算机学院,武漢,430072) ,  Chen Yilin (武漢大学)
資料名： Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 47  号： 2  ページ： 225-230  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0606A  ISSN： 1001-0505  CODEN： DDXZB9  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： 大規模なソフト・ハードウェア分割の問題を解決するために,登山淘汰粒子群最適化(EPSO-HC)アルゴリズムを提案した。まず、ダーウィン進化論をシミュレーションし、集団中の現在の大域的な最悪位置付近の個体を淘汰することで、探索母集団の多様性を保ち、アルゴリズムの早熟収束を防ぐ。次に、山登り法の探索メカニズムを改良し、粒子自身が経験する最適位置を方向とし、現在の大域最適位置付近で集中探索を行い、解の質を向上させる。次に,ハードウェアとソフトウェアの通信コストを並列に計算するためにグラフィックプロセッサを使用し,ESO-HCアルゴリズムの実行時間を減らした。最後に,ベンチマークタスクと超大規模タスクを解くことにより,EPSO-HCアルゴリズムの性能を評価した。実験結果により、23個のソフト・ハードウェアの分割タスクに対して、その他のソフト・ハードウェア分割アルゴリズムと比べ、提案したアルゴリズムの解の品質がより高く、実行時間がより少ないことが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ハードウェア ,  *アルゴリズム ,  *淘汰 ,  ソフトウェア ,  品質 ,  母集団
準シソーラス用語： 実行時間 ,  GPU【プロセッサ】 ,  通信コスト ,  山登り法 ,  進化論 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： hardware/software partitioning ,  particle swarm optimization algorithm ,  hill climbing algorithm ,  communication cost ,  parallel computing

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  ソフト ,  ハードウェア ,  山登り ,  淘汰 ,  粒子群アルゴリズム