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J-GLOBAL ID：201802288632893709   整理番号：18A0586526

NOMeS:MPSoCのための最適に近いメタヒューリスティックスケジューリング【Powered by NICT】

NOMeS: Near-optimal metaheuristic scheduling for MPSoCs

著者 (6件)： Majd Amin (A ́bo Akademi University, Finland) ,  Daneshtalab Masoud (Maelardalen University, Sweden) ,  Plosila Juha (University of Turku) ,  Khalilzad Nima (KTH Royal Institute of Technology) ,  Sahebi Golnaz (University of Turku) ,  Troubitsyna Elena (A ́bo Akademi University, Finland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CADS  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 性能に重要な役割を果たす,マルチプロセッサシステムオンチップ(MPSoC)のためのタスクスケジューリング問題はNP困難問題である。最適解を見出すために全探索空間の探索時間効率的ではない,メタヒューリスティックスは合理的時間で近最適解を見つけるために使用されている。共有プラットフォーム上で実装された多重応用のための性能保証を提供できることを準最適スケジューリングのための新しいメタヒューリスティック法を提案した。応用を非循環有向タスクグラフ(DAG)として表現し,与えられた通信コストを持つMPSoCプラットフォーム上で実行される。遺伝的アルゴリズムおよび帝国主義両方競合アルゴリズムによりヒントを得た新しい多重個体群手法を提案した。収束政策と選択圧を改善する目標を持つスケジューリング問題のための専用化されている。アプローチの可能性を実世界事例研究としてSobelフィルタ,SUSANフィルタ,RASTA-PLPとJPEGエンコーダを用いた実験で実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 事例研究 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *スケジューリング ,  発見的方法 ,  フィルタ ,  符号器 ,  多重化 ,  個体群 ,  JPEG
準シソーラス用語： タスクグラフ ,  *メタヒューリスティクス ,  探索空間 ,  最適解 ,  タスクスケジューリング ,  *MPSoC , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (1件)： MPSoC