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基于非线性因子的改进鸟群算法在动态能耗管理中的应用

罗钧 刘泽伟 张平 刘学明 柳政

引用本文: 罗钧, 刘泽伟, 张平, 刘学明, 柳政. 基于非线性因子的改进鸟群算法在动态能耗管理中的应用[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT190264 shu
Citation:  Jun LUO, Zewei LIU, Ping ZHAGN, Xueming LIU, Zheng LIU. Application of Improved Bird Swarm Algorithm Based on Nonlinear Factor in Dynamic Energy Management[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT190264 shu

基于非线性因子的改进鸟群算法在动态能耗管理中的应用

    作者简介: 罗钧: 男,1963年生,教授,博士生导师,研究方向为模式识与人工智能、精密机械及测试计量、智能信息处理;
    刘泽伟: 男,1994年生,硕士生,研究方向为嵌入式系统、精密仪器及机械、测试计量技术及仪器;
    张平: 男,1970年生,硕士生,研究方向为精密仪器及机械、测试计量技术及仪器;
    刘学明: 男,1963年生,硕士生,研究方向为精密仪器及机械、测试计量技术及仪器;
    柳政: 男,1979年生,本科生,研究方向为精密仪器及机械、测试计量技术及仪器
    通讯作者: 罗钧,luojun@cqu.edu.cn
  • 基金项目: 国防科工局十二五(跨十三五)技术基础科研项目(JSJL2014209B004, JSJL2014209B005)

摘要: 针对实时系统能耗管理中动态电压调节(DVS)技术的应用会导致系统可靠性下降的问题,该文提出一种基于改进鸟群(IoBSA)算法的动态能耗管理法。首先,采用佳点集原理均匀的初始化种群,从而提高初始解的质量,有效增强种群多样性;其次,为了更好地平衡BSA算法的全局和局部搜索能力,提出非线性动态调整因子;接着,针对嵌入式实时系统中处理器频率可以动态调整的特点,建立具有时间和可靠性约束的功耗模型;最后,在保证实时性和稳定性的前提下,利用提出的IoBSA算法,寻求最小能耗的解决方案。通过实验结果表明,与传统BSA等常见算法相比,改进鸟群算法在求解最小能耗上有着很强的优势及较快的处理速度。

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图(3)表(5)
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文章相关
  • 通讯作者:  罗钧, luojun@cqu.edu.cn
  • 收稿日期:  2019-04-18
  • 录用日期:  2019-10-08
  • 网络出版日期:  2019-10-16
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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