基于改進的遺傳算法軟硬件劃分方法研究
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SoC軟硬件劃分問題實際上可以看作一個求解多個目標的優化問題。其目標是在滿足一定系統約束的前提下實現系統性能的最優化。基于改進的軟硬件劃分步驟如下：
步驟1：將待優化的SoC系統轉化為數據流圖DFG
步驟2：從IP庫中調出數據流圖中可實現每個任務節點的候選IP
步驟3：對個體進行整數編碼初始化，形成群體P0
步驟4：對Pi中的每個個體進行性能評估，計算其執行時間、面積、功耗和成本
步驟5：適應度賦值
步驟6：合并Pi和P*i群體，對其進行Pareto排序，構造非支配集(NDS)。復制Pareto最優個體，即所得的非支配集，記做P*i+1
步驟7：判斷結束條件是否滿足，如果t>Gen，則進化結束，P*i+1為最終輸出的非劣解，P*i+1中每個個體的實現方式即為候選的軟硬件劃分解。否則繼續，轉步驟8
步驟8：構造新群體。如果NDSpopsize，用分類方法構造新群體；如果NDS>popsize，用聚類方法構造新群體步驟9：對新群體執行遺傳操作，操作的結果設為pi+l，令T=Pi+l；轉步驟4
3．1 數據流圖描述
數據流圖DFG(Data Flow Graph)是一個包含頂點和邊的有向無環圖。DFG由節點和弧線構成，當一個DFG用來描述一個SoC系統時，其頂點通常用來表示一些功能單元，對應構成系統的軟硬件部件；而弧則表示數據處理的順序，或者說是頂點之間的數據依賴關系，如圖3所示。本文引用地址：http://www.j9360.com/article/188731.htm
3．2 個體編碼和遺傳操作
在基于遺傳算法的軟硬件劃分中，最常見的編碼方法是二進制編碼。通過二進制編碼將數據流圖的節點映射到位串空間0和1上，然后在位串空間進行遺傳操作。一般用0表示該節點由軟件實現，用l表示該節點由硬件實現。設IP核數目為20，每個節點編碼長度為5，二進制編碼的交叉變異情況如圖3、圖4所示。
在圖3、圖4的遺傳操作過程中，有兩個節點的個體{Xl，X2}的二進制編碼長度為10，節點Xl、X2的編碼取值范圍均為[00000，l0011]，經過交叉和變異操作后，分別產生超出編碼取值范圍的無效個體{1011l，l0010}和{0llll，11010}。出于上述原因，本文采用整數向量編碼的個體編碼方案。該方法直接自然，避免了編碼、解碼的冗余，減輕了遺傳算法的計算負擔，提高了運算效率，能夠更好地保持群體的多樣性。
針對圖3所示為目標對象，在交叉概率PC=0．62，變異概率Pm=0．02，種群大小sizePop=80，演化代數numGen=l00的條件下，通過Matlab遺傳工具箱進行模擬仿真，得出仿真結果如圖5所示。圖5中群體均值隨著迭代次數的增加逐漸收斂，說明基于小生境技術和精英保持策略的改進算法可以得到該優化問題的最優解。
4 結論
綜上所述，在小生境技術的基礎上引入精英保持策略和保持群體多樣性的方法，即經過優化策略之后的算法，能夠更好更快地搜索到最優解集，從而達到了加速算法收斂速度、并避免陷入局部最優的目的。
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