嵌入式系统功耗优化：Hopfield神经网络与禁忌搜索结合的硬件划分方法

"基于Hopfield神经网络和禁忌搜索的软硬件功耗划分 (2011年)" 嵌入式系统的广泛使用使得软件功耗成为设计的关键考量，特别是在全球推动"低碳经济"的背景下。硬件划分是优化嵌入式软件功耗的有效策略。论文提出了一种结合离散Hopfield神经网络（HNN）和禁忌搜索（TS）的新型解决方案，用于解决软硬件功耗划分问题。 首先，研究者在满足性能约束的前提下，构建了一个以软件功耗最小化为目标的硬件双路划分模型。这个模型旨在平衡软件和硬件间的功耗分布，以降低整体系统的能耗。 接着，他们引入离散Hopfield神经网络作为主要求解算法。Hopfield网络以其并行处理能力和收敛性，能够快速找到问题的可行解。然而，由于Hopfield网络可能会陷入局部最优，因此论文采用了禁忌搜索算法作为补充。禁忌搜索通过避免重复访问已经探索过的解（即“禁忌”当前解），帮助算法跳出局部最优，向全局最优解靠近，提高了搜索效率。 实验仿真结果证明，这种结合HNN和TS的方法相比于传统的算法，不仅在搜索速度上有显著优势，而且更有可能找到全局最优解，从而提高功耗优化的效果。这表明，该方法在嵌入式系统设计中具有很大的潜力，能够有效降低功耗，符合绿色计算和可持续发展的理念。 关键词涉及到硬件划分、软件功耗、Hopfield神经网络以及禁忌搜索，这四个主题构成了论文的核心内容，分别代表了问题的背景、目标、解决策略和具体算法。中图分类号TP302.7表明这属于计算机科学和技术的领域，文献标志码A则表明这是一篇原创性的学术研究论文。