El particionado hardware/software es una tarea fundamental en el co-diseño de sistemas embebidos. En ella se decide, teniendo en cuenta las métricas de diseño, qué componentes se ejecutarán en un procesador de propósito general (software) y cuáles en un hardware específico. En los últimos años se han propuesto diversas soluciones al problema del particionado dirigidas por algoritmos metaheurísticos. Sin embargo, debido a la diversidad de modelos y métricas utilizadas, la elección del algoritmo más apropiado sigue siendo un problema abierto.
En este trabajo se presenta una comparación de seis algoritmos metaheurísticos: búsqueda aleatoria (random search), búsqueda tabú (tabu search), recocido simulado (simulated annealing), escalador de colinas estocástico (stochastic hill climbing), algoritmo genético (genetic algorithm) y estrategia evolutiva (evolution strategy).
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículos:
Evolución de la Red de Puntos de Acceso y los acuerdos entre los proveedores de servicios de Internet en América del Sur
Artículos:
Métodos de optimización estocástica basados en gradientes en diseños experimentales bayesianos
Tesis y Trabajos de grado:
Reconciliación de datos
Artículos:
Programación de producción en los proveedores del automóvil
Artículos:
Métodos clásicos de nicho para optimización multimodal : una breve revisión
Artículos:
Lípidos bioactivos de caña de azúcar en un contexto de economía circular
Artículos:
Optimización multiobjetivo de aceite de cocina usado sostenible para el diseño de la red de suministro de biodiésel.
Artículos:
Diseño de un sistema hidráulico básico de reutilización de aguas residuales domésticas bajo dinámica de sistemas
Artículos:
Compuestos bioactivos de microalgas rojas con valor terapéutico y nutricional