Resumen

La metodología de codesign aborda el problema de diseñar sistemas embebidos complejos, donde la partición automática hardware/software es una cuestión clave. Los esfuerzos de investigación en este tema se centran en explorar nuevos métodos de partición automática que consideren solo problemas de partición binaria o extendida. La principal contribución de este artículo es proponer una técnica de partición híbrida FCMPSO, basada en los algoritmos de Fuzzy C-Means (FCM) y Particle Swarm Optimization (PSO), adecuada para mapear aplicaciones embebidas tanto para arquitecturas objetivo binarias como multicore. Nuestra técnica de optimización FCMPSO ha sido comparada utilizando diferentes modelos gráficos con un gran número de instancias. El análisis de rendimiento revela que FCMPSO supera al algoritmo PSO, así como al Algoritmo Genético (GA), Recocido Simulado (SA), Optimización por Colonia de Hormigas (ACO) y técnicas metaheurísticas estándar basadas en FCM, así como soluciones híbridas

• Materias:Difusión de información Inteligencia de enjambre Programación híbrida Modelo de programación Máquinas virtuales
• Subjects:Information dissemination Swarm intelligence Hybrid programming Programming model Virtual machines
• Palabras claves:Metodología de codesign; Sistemas embebidos; Partición de hardware/software; Técnica de partición FCMPSO; C-means difuso; Optimización por enjambre de partículas
• Keywords:Codesign methodology; Embedded systems; Hardware/software partitioning; FCMPSO partitioning technique; Fuzzy c-means; Particle swarm optimization