一种基于改进鲸鱼算法的高速数据采集系统映射方法

本发明公开了一种基于改进鲸鱼算法的高速数据采集系统映射方法。该映射方法由评估器、热值权重矩阵、待映射任务图以及优化算法组成。评估器包括评估函数和NoC模型。NoC模型记录着NoC网络中各节点的处理数据量。评估函数则根据NoC模型计算映射解的适应度。每个节点的处理数据量由映射解根据任务矩阵映射到3D NoC后得出。在这一方法中，鲸鱼种群的每个个体可视为一维数列映射解。数列中的元素根据其位置不同分别代表采集节点、存储节点、传输节点和主控制节点，而元素的数值则表示该节点在NoC中的映射位置。在迭代过程中，将当前适应度最高的鲸鱼个体选为领导者。利用自适应随机正弦函数优化鲸鱼算法的局部搜索能力。通过levy飞行函数鲸鱼算法与遗传算法相结合增强鲸鱼算法的全局搜索能力，以此跳出局部最。这一方法不仅能有效地优化数据采集系统的性能，还能提高系统的效率和可靠性，适用于各种需要高速数据处理的应用场景。