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基于多目标微型遗传算法的NoC映射研究的开题报告
一、选题背景
随着计算机芯片技术的不断发展，单芯片系统的集成度越来越高。然而，随之而来的是传统基于总线的互联方式已经无法满足这种大规模集成的需要。为了克服总线互连方式所面临的问题，网络互连方式不断地发展，并逐渐成为了一种新的趋势。网络互连系统不仅有着调度和控制的优势，而且处理能力也明显有所提高。在电子设计自动化领域（EDA）中，网络互连技术广泛应用于嵌入式系统设计。而网络互连的映射技术又是网络互连系统设计的核心和关键技术之一。
目前，在网络堆栈的底层，网络互连技术主要使用NoC（Network-on-chip）架构。NoC是由多个交换机组成的高带宽低延迟的通信网络。NoC的一个重要问题是如何将数据流转移到正确的节点上。而NoC映射就是解决这个问题的一种重要技术。NoC映射是将一个应用程序中的处理单元映射到NoC中的物理资源的过程。通过NoC映射，可以实现对每个应用程序的最大优化。在NoC映射中，要考虑多个目标，比如传输延迟、功耗和系统吞吐量等。
二、研究目的和意义
网络互连的映射技术是网络互连系统设计的核心之一，它在嵌入式系统等领域有着广泛的应用前景。目前，NoC映射的研究仍然存在一些问题，比如单目标优化无法满足多目标的要求，应用场景不能适应复杂网络等。为此，本文的目的是基于多目标微型遗传算法，研究NoC映射问题，并提出一种多目标优化方案。本文的意义在于：
1.解决单目标方法无法满足多目标优化问题。
2.提高NoC映射的效率和优化水平。
3.推动网络互连系统设计技术的发展。
三、研究内容：
1.NoC映射技术的研究现状和发展趋势分析。
2.基于多目标微型遗传算法的NoC映射方法研究。
3.建立多目标微型遗传算法的适应度函数和参数设置。
4.设计实验模拟环境，评价该算法的性能。
5.分析实验结果，得出优化结论。
四、研究方法：
1.对NoC映射的现状和发展趋势进行文献调研，了解相关算法。
2.研究微型遗传算法，对其进行算法改进，转化为多目标优化算法。
3.设计实验模拟环境，对提出的算法进行实验模拟。
4.对模拟实验结果进行分析和评价。
5.最后，提出优化建议和未来改进方向。
五、预期成果
1.对NoC映射技术的研究现状和发展趋势进行分析，归纳总结各种现有方法的优缺点。
2.提出基于多目标微型遗传算法的NoC映射方法，具有更好的性能。
3.建立多目标微型遗传算法的适应度函数和参数设置。
4.设计实验模拟环境，对多目标微型遗传算法进行实验模拟。
5.根据实验结果，指导NoC映射的优化，并提出优化建议和未来改进方向。
六、经费预算
本科总共需要经费2万元。其中，主要包括计算机部分硬件和软件以及实验室设备的购置、实验所需材料和耗材、会议费等。
七、研究的难点
1.如何将微型遗传算法转化成多目标优化的方案。
2.如何设计合适的适应度函数和参数、控制算法进行参数调优和参数选择。
3.如何设计虚拟NoC和仿真环境。
4.如何评价算法的性能，并分析实验结果。