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| 1 | 基于云自适应遗传算法的NoC路径分配研究显示文摘路径分配是NoC设计流程中的两个关键步骤之一;路径分配的结果对NoC系统的性能尤其是通讯延时有着很重要的影响;多约束条件下的NoC路径分配问题是NP完全问题,要求出其最优解比较困难,目前常用的方法是利用启发式算法求得其较优解;文中提出一种基于云自适应遗传算法的NoC路径分配解决方案,该算法利用云模型对传统遗传算法加以改进,采取新的方法自动调整遗传算法过程中的交叉概率pc和变异概率pm,将适应度与云模型的3个参数Ex、En、He相互结合,从而达到优化遗传算法的目的;将此算法应用于2D-Mesh拓扑结构的NoC中,以平衡链路负载和联合优化为实验目标,以优化静态通讯分配结果;实验证明,文章所采取的算法在平衡链路负载和联合优化方面均取得了良好的效果。 | 许川佩 陈征南 任智新 胡聪 | 2012 | 计算机测量与控制2012，20，9： | 3 |
| 2 | 基于遗传算法的多值站内搜索设计与实现显示文摘针对多关键字的站内搜索问题,提出了一种基于遗传算法的选择优化算法.算法应用染色体编码方法、交叉操作、变异操作能使算法很快跳转到局部最优解,并向好的方向转化,最终达到全局最优解.算法应用于某学报网站,并取得了不错的效果. | 陈勇 | 2008 | 微电子学与计算机2008，25，11： | 3 |
| 3 | 遗传算法在片上网络Qos路由中的应用显示文摘由于多媒体和实时通信的大量涌现,关于片上网络QoS路由的技术已经成为研究热点问题,本文利用遗传算法来解决片上网络中QoS路由选择问题,并根据网络连接的特性和拓扑表中各个结点上时延与吞吐来指导种群进行初始化,并进行交叉和变异操作,根据遗传算法用于QoS路由具有全局收敛的特性,可以求取出最佳路径。仿真结果表明,该算法使得时延和吞吐的性能均有所改善。 | 宁欢 王长山 郭彬 | 2010 | 中国集成电路2010，19，3： | 2 |
| 4 | 基于概率选择交叉和自适应交叉变异的柔性作业车间调度显示文摘对于柔性作业车间的调度问题,本文将传统的遗传算法当中的部分内容进行改进来求解。建立优化模型,其中以完工时间作为目标,并且提出一种基于概率选择的多邻域搜索的交叉协同操作方式和自适应交叉变异的方法。这种方法可以扩大算法局部搜索的能力,有效防止所提出算法陷入局部情况下的最优。通过最终结果表明,所提出的改进算法大大减少产品总的加工时间,从侧面证明了所提出的算法是真实有效的。 | 郜振华 杨大飞 | 2019 | 南阳理工学院学报2019，11，6： | 0 |
| 5 | 基于云自适应粒子群算法的NoC路径分配研究显示文摘在云自适应粒子群算法基础上提出一种新的云自适应更新函数并将其应用在2DMesh拓扑的片上网络中,来优化静态通讯分配结果.该更新函数的参数随着粒子适应度值和拓扑规模的不同而变化,并注重全局搜索和局部收敛的结合作用,使两者达到最佳结合点,避免了单一的全局搜索和局部收敛的弊端.实验证明,这种方法在拓扑规模越大时,效果越明显,与改进的粒子群算法相比较结果优达25.74%. | 许川佩 侯红菊 | 2011 | 微电子学与计算机2011，28，9： | 0 |
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