Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  A-10-2431-2
TI  -  یک الگوریتم زمان‌بندی وظیفه چندهدفه بر اساس الگوریتم ژنتیک برای طراحی سیستم‌های نهفته
JO  -  فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  2717-0411
AU  -  نیک سرشت محدثه
AU  -  راجی محسن
AD  -  دانشجو
AD  -  دانشگاه شیراز
Y1  -  2021
PY  -  2021
VL  -  47
IS  -  13
SP  -  186
EP  -  197
KW  -  سیستم‌های نهفته
KW  -   زمان‌بندی وظیفه
KW  -   بهینه‌سازی چندهدفه
KW  -   الگوریتم ژنتیک.
DO  -  
N2  -   طراحان سیستم‏های نهفته با الزامات و اهداف متعددی در طراحی (مانند زمان اجرا، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان) مواجه هستند. ازآنجاکه در بیشتر مواقع، تلاش برای برآوردن یکی از این الزامات در تناقض با دستیابی به دیگر الزامات طراحی است، استفاده از رویکردهای چندهدفه در مراحل مختلف طراحی دستگاه‌های نهفته ازجمله زمان‌بندی وظایف امری اجتناب‏ناپذیر به نظر می‏رسد. در اين مقاله، یک روش زمان‌بندی وظیفه ایستای چندهدفه  برای طراحی دستگاه‌های نهفته ارائه‌شده است. در این روش، وظایف به‌صورت یک گراف مدل شده و با در نظر گرفتن یک زیرساخت سخت‌افزاری برای سیستم نهفته، روشی برای نگاشت و زمان‌بندی وظایف بر روی معماری سخت‏افزاری پیشنهاد می‌شود. به‌منظور مدیریت وابستگی بین وظیفه‏ها در گراف وظایف، از یک روش بخش‏بندی استفاده‌شده است که در هر بخش، وظایفی که می‌توانند به‌طور هم‌زمان اجرا شوند مشخص‌شده و در فرآیند زمان‌بندی در نظر گرفته می‏شوند. در این روش زمان‌بندی، پارامترهای زمان اجرای وظایف، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان به‌عنوان اهداف بهینه‏سازی طی یک الگوریتم بهینه‌سازی ژنتیک بهینه می‌گردند. نتایج شبیه‏سازی‏ها نشان می‌دهد که روش پیشنهادی با در نظر گرفتن اهداف مختلف طراحی در مقایسه با روش‏های مشابه پیشین مانند EAG-TA، در زمان اجرای وظایف، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان به ترتیب 21.4، 19.2 و 20 درصد بهبود داشته است. استفاده از یک راهبرد بهینه‌سازی چندهدفه این امکان را فراهم می‌کند که طی مرحله نگاشت و زمان‌بندی، گزینه‌های متعدد طراحی پیش روی طراح قرار گیرد تا بتواند بین پارامترهای مختلف طراحی سیستم (سخت‌افزاری/نرم‌افزاری) موازنه مدنظر خود را انجام دهد.
UR  - rimag.ir/fa/Article/16369
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/16369
ER  -  
