Abstract-Sesam är ett programvaruramverk som syftar till att utveckla en modellerings- och simuleringsmiljö för effektiv rymdforskning av heterogena inbyggda system. Eftersom Sesame känner igen separata applikations- och arkitekturmodeller inom en enda systemsimulering, behöver det ett explicit kartläggningssteg för att relatera dessa modeller till kosimulering. Designen kompromisser under kartläggningsstadiet, nämligen processtid, energiförbrukning och arkitekturkostnader, fångas av ett multiobjektivt icke-linjärt blandat heltal program. Detta dokument syftar till att undersöka prestandan hos multiobjektiva evolutionära algoritmer (MOEAs) för att lösa stora fall av karteringsproblemet. Med två jämförande fallstudier visar det sig att MOEAs ger designern en mycket exakt uppsättning lösningar inom rimlig tid. Dessutom utförs analyser för olika crossover-typer, mutationsanvändning och reparationsstrategier för begränsningshantering. Slutligen simuleras ett antal multiobjektiva optimeringsresultat för verifiering. Index Terms-Design utrymme prospektering, evolutionära algoritmer, blandade heltal programmering, multiobjektiv optimering, multiprocessor system-on-chip (SoC) design.
Sesam Ref föreslår modellering och simulering på flera abstraktionsnivåer.
Multiobjective optimization and evolutionary algorithms for the application mapping problem in multiprocessor system-on-chip design
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}