
The article concentrates upon the synthesis of network-on-chip topologies, based on the evolutionary computations method. The optimality criteria of the network-on-chip topologies and a new class of quasi-optimal topologies are proposed. The requirements for quasi-optimal topologies are defined. The genetic algorithm GeNoC for the synthesis of quasi-optimal network-on-chip topologies with the number of nodes up to 100 is developed. By using the mathematical methods of optimization the analysis of the obtained quasi-optimal topologies is performed. The importance coefficients correction method of the objective function in the synthesis of quasi-topologies is proposed; as a result, the difference in their performance compared to theoretically possible optimal topologies is reduced up to 1,8%.References 7.
В статье рассматривается синтез топологий сетей на кристалле на основе метода эволюционных вычислений. Предложены критерии оптимальности топологий сетей на кристалле и новый класс квазиоптимальных топологий. Сформулированы требования к квазиоптимальным топологиям. Разработан генетический алгоритм GeNoC для синтеза квазиоптимальных топологий сетей на кристалле с количеством узлов до 100. С помощью математических методов оптимизации, выполнен анализ полученных квазиоптимальных топологий. Предложен метод коррекции коэффициентов значимости параметров целевой функции при синтезе квазиоптимальных топологий, что позволило уменьшить разницу в их характеристиках по сравнению с теоретически возможными оптимальными топологиями до 1,8%. Библ. 7.
У статті розглянуто синтез топологій мереж на кристалі на основі методу еволюційних обчислень. Запропоновано критерії оптимальності топологій мереж на кристалі і новий клас квазіоптимальних топологій. Сформульовано вимоги до квазіоптимальних топологій. Розроблено генетичний алгоритм GeNoC для синтезу квазіоптимальних топологій мереж на кристалі з кількістю вузлів до 100. За допомогою математичних методів оптимізації виконано аналіз отриманих квазіоптимальних топологій. Запропоновано метод корекції коефіцієнтів значущості параметрів цільової функції при синтезі квазіоптимальних топологій, що дозволило зменшити різницю в їхніх характеристиках порівняно з теоретично можливими оптимальними топологіями до 1,8%. Бібл.7.
топології квазіоптимальних мереж на кристалі, networks on chip; quasi-optimal network-on-chip topologies; evolutionary computation method; genetic algorithm, генетический алгоритм, эволюционный метод вычислений, мережі на кристалі, еволюційний метод обчислень, сети на кристалле; топологии квазиоптимальных сетей на кристалле; эволюционный метод вычислений; генетический алгоритм, evolutionary computation method, генетичний алгоритм, сети на кристалле, топологии квазиоптимальных сетей на кристалле, networks on chip, quasi-optimal network-on-chip topologies, genetic algorithm, мережі на кристалі; топології квазіоптимальних мереж на кристалі; еволюційний метод обчислень; генетичний алгоритм
топології квазіоптимальних мереж на кристалі, networks on chip; quasi-optimal network-on-chip topologies; evolutionary computation method; genetic algorithm, генетический алгоритм, эволюционный метод вычислений, мережі на кристалі, еволюційний метод обчислень, сети на кристалле; топологии квазиоптимальных сетей на кристалле; эволюционный метод вычислений; генетический алгоритм, evolutionary computation method, генетичний алгоритм, сети на кристалле, топологии квазиоптимальных сетей на кристалле, networks on chip, quasi-optimal network-on-chip topologies, genetic algorithm, мережі на кристалі; топології квазіоптимальних мереж на кристалі; еволюційний метод обчислень; генетичний алгоритм
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 2 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
