1、SOC(System—on—Chip)是近幾年來微電子業(yè)界最為熱門的話題之一。由于SOC芯片集成度的提高以及SOC芯片上市時間進一步縮短，使得基于IP模塊的SOC系統(tǒng)設計方法面臨著巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的SOC系統(tǒng)設計方法采用基于IP核的配置并執(zhí)行，這種方法是從一個預設計的參數(shù)化SOC體系結構出發(fā)，以參數(shù)化的IP核為組件，通過對IP核的參數(shù)進行配置以實現(xiàn)設計。由于IP核的多樣性及SOC可優(yōu)化指標(功耗、執(zhí)行時間)的矛盾性，使得SOC的設計空間

2、較為復雜。能否針對具體的應用在設計空間中找到一組滿足各項優(yōu)化指標的IP可行配置集，關系到設計的成敗，整個設計過程的本質(zhì)為復雜的多目標優(yōu)化問題求解。 本文針對SOC結構參數(shù)設計問題，提出了一種新的多目標優(yōu)化方法，基于適配粒子群的多目標優(yōu)化方法。在驗證了算法的有效性之后，將其應用于SOC結構參數(shù)設計。 鑒于SOC參數(shù)設計問題的復雜性，本文提出了一種基于適配粒子群的多目標優(yōu)化方法。適配粒子群優(yōu)化方法保留了粒子群優(yōu)化算法中，收斂

3、速度快、計算簡單、通用性強的優(yōu)點。同時考慮到在處理多目標優(yōu)化問題時得到的不再是單一的解，而是包含許多解的一個集合。算法不僅僅要使得粒子快速地收斂于Pareto解集，更重要的是解集中的個體要保持一定的差異性，應該有代表性地反映Pareto面的分布情況。所以提出將適配技術與粒子群算法相結合的策略，適配技術有利于保證解集有較好的分散性和均勻性。適配技術主要包含適配值和適配半徑，本文分別給出了它們的計算方法。非支配性不再是個體能夠進入精英集的唯

4、一標準，適配值高的個體將更有可能被保留在精英集中。適配半徑的提出是為了讓粒子在目標空間中適當?shù)胤植迹恢劣谶^早地陷入局部最優(yōu)。通過與普通的粒子群多目標優(yōu)化方法和非劣性分層遺傳算法的比較，表明了適配粒子群在解決多目標優(yōu)化問題上的優(yōu)越性。適配粒子群在解決多目標優(yōu)化問題上的能力，為將其應用于SOC參數(shù)設計提供了依據(jù)。由于SOC系統(tǒng)參數(shù)的個數(shù)較多，并且參數(shù)間大多相互關聯(lián)，所以SOC設計空間較為復雜。能否在龐大的SOC參數(shù)設計空間中找到一組相對最

5、優(yōu)的配置關系到整個設計的成敗。針對以上問題，本文提出將適配粒子群優(yōu)化方法應用于SOC參數(shù)設計問題，并且給出針對粒子群速度向量的三元離散化方法。適配粒子群優(yōu)化方法能夠在SOC設計空間中快速搜索到最優(yōu)的參數(shù)配置，同時得益于適配技術的應用使得參數(shù)配置在目標空間中保持一定的差異性。通過與基于參數(shù)依賴性的搜索策略相比較，表明本文優(yōu)化方法得到的SOC結構參數(shù)配置，在以功耗和執(zhí)行時間組成的二維目標空間中有良好的分散性和非支配性，并且該方法大大縮短了S