改进量子多目标算法提升SOC软硬件划分效率与全局优化

本文主要探讨了"改进量子多目标进化算法用于SOC软硬件划分"这一领域的研究。在现代系统-on-a-chip (SoC) 设计中，软硬件划分是一个关键环节，它旨在优化系统的性能、面积和功耗等多个目标。传统的软硬件划分方法可能难以平衡这些复杂的目标，而量子多目标进化算法作为一种并行搜索和优化技术，能够处理多个优化目标。 文章首先介绍了背景，指出在任务级抽象建模后，利用量子多目标进化算法对系统模型进行划分。量子个体编码方案的应用避免了传统编码/解码过程中的冗余，提高了算法效率。这种改进算法的核心是将Pareto最优理论融入多目标优化，确保在寻求最佳性能的同时，不会牺牲其他关键指标，如系统体积和能耗。 作者们针对SoC系统设计中特有的挑战，如设计复杂性、实时性和资源有限性，对量子多目标进化算法进行了针对性的优化。他们的方法通过一次运行就能生成多个Pareto最优解，这为设计师提供了丰富的权衡选项，有助于他们在不同的性能需求之间做出决策，从而提升设计的灵活性和效率。 实验结果显示，改进后的算法在满足系统性能要求的前提下，能为复杂的SoC系统提供多种全局优化设计方案。这不仅减少了设计时间和资源消耗，而且为设计师提供了更全面的性能评估和选择空间，有利于实现系统的高效、节能和可靠。 这篇论文是一项重要的贡献，它展示了如何通过创新的量子多目标进化算法来解决SoC软硬件划分问题，为SoC系统设计提供了强大的工具和策略。这项研究对于提高SoC设计的自动化程度和优化效果具有实际价值，为未来的嵌入式系统和系统集成技术的发展奠定了坚实的基础。