內(nèi)容簡(jiǎn)介：針對(duì)多芯粒片上網(wǎng)絡(luò)（Network-on-Chip，NoC）的低功耗映射問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法（Adaptive Genetic Algorithm，AGA）。通過(guò)引入排列編碼機(jī)制、部分映射交叉算子、自適應(yīng)交換變異策略以及混合選擇機(jī)制，有效解決了傳統(tǒng)遺傳算法在NoC映射中存在的約束沖突、局部最優(yōu)和解空間爆炸等問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)基于36節(jié)點(diǎn)2D-Mesh拓?fù)浜碗S機(jī)生成的通信任務(wù)圖，對(duì)比了AGA、蟻群優(yōu)化算法（Ant Colony Optimization，ACO）和灰狼優(yōu)化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）的性能。結(jié)果表明，AGA在通信能耗優(yōu)化方面顯著優(yōu)于其他算法，相較于GWO和ACO分別降低了32.0%和26.2%的總功耗，同時(shí)展現(xiàn)出更好的全局搜索能力和收斂穩(wěn)定性。該研究為NoC的低功耗設(shè)計(jì)提供了高效的優(yōu)化方法。