一种基于离散Hopfield神经网络的SoC嵌入式操作系统软/硬件划分方法

SoC(System-on-a-Ch ip)系统芯片的嵌入式操作系统(Embedded Operating System)软/硬件自动划分(SoC-EOS划分)是一个NP完全问题,也是SoC软/硬件协同设计的一个关键步骤,它决定了SoC-EOS功能的软/硬件实现,其划分结果直接影响到SoC产品的开发效率和质量。引入了SoC-EOS划分问题的一个新模型,这有助于理解SoC-EOS划分问题的本质。提出了一种基于离散Hopfield神经网络的SoC-EOS划分方法,重新定义了神经网络的能量函数、运行方程和相关系数。最后,对该方法进行了仿真实验,并同遗传算法和蚂蚁算法进行了性能比较。实验结果表明,提出的神经网络方法是可行的和有效的。