摘要：随着科学技术的不断发展和进步，嵌入式系统也得到了广泛的发展和进步，其中基于组合算法的嵌入式系统的系统功能可以通过硬件和软件来补充。所以作为软硬件的划分办法，优化嵌入式系统的性能成为重要的组成部分。并且随着嵌入式系统的不断应用和发展，软硬件的划分越来越重要起来，能够有效的降低嵌入式系统的能耗，促进嵌入式系统的发展。
关键词：组合算法；嵌入式系统；软硬件；划分办法
引言
目前嵌入式系统的软硬件划分是根据传统的算法进行的，包括遗传算法和粒子群算法，而基于组合算法的划分办法的提出有效的促进了嵌入式系统的运作效率，实现了嵌入式系统更加广泛的应用，为促进计算机系统的高效运行提供了有效的保证。
1嵌入式系统软硬件划分办法应用的现状
对于目前嵌入式系统的软硬件划分办法来说，国内外学者专家进行了充分的研究和论证，并提出了一些有效的建议，对于其划分办法，科学家首先提出了基于动态的规划算法的划分办法，但是该算法处理效率比较低，不能满足实际的需求。随后人工智能快速发展，研发人员将遗传算法、粒子群优化算法等进行功能组合，有效提高了处理问题的效率。凭借智能化强大的搜索功能，它获得了更好的软件和硬件分区方案。但是，许多研究表明，硬件和软件划分办法仍然存在问题，使用单组智能算法很难找到划分软件和硬件的最佳全局解决方案。因此利用遗传算法和粒子群算法的组合有效的解决了这个问题，克服以前存在的问题，提高了效率，节约了能耗。研究表明，组合算法为硬件和软件的划分提供了比单一算法更好的嵌入式划分方案。使嵌入式系统的研发更加积极有效，并降低了研发的成本，提高了研发的效率。
2.嵌入式系统模型
2.1嵌入式系统功能的应用模型
嵌入式系统的模型可以以业务流程图的形式表现出来，流程图在任务开始和结束节点的度数为零，并且在流程图中包含多个顶点，任务流程图就是从开始到结束的路径图。如图1所示：
图1.嵌入式应用及功能模块
2.2嵌入式系统功能的应用模型
嵌入式系统包含多个处理模块，比如处理器、存储器等硬件单元模块，如下图2所示。其中嵌入式系统是由处理器所组成的，而作为软件存储的内存来说，其内存大小是固定的，不能够有效的满足系统要求。所以要积极开发用于软硬件划分的组合算法，以促进嵌入式系统的引进，并进行系统的优化，选择最佳的软硬件划分方法，以提高效率，降低能耗。以满足范围大、功耗低、可靠性强、实时处理的要求，进行综合分析和处理。
图2.嵌入式系统软硬件结构
2.3硬件和软件划分的数学应用模型
用户可以利用图标中的双色着色模型来体现软硬件划分问题，其中V是点集，节点vi作为任务，从属于V。而ei在vi和vj中间，也从属于V，代表两个任务存在相互从属的关系。使得系统的执行时间在约束条件下是最短的。如图3所示
3.基于组合算法的嵌入式系统的软硬件划分办法
3.1遗传算法与粒子群优化算法的组合
遗传算法与粒子群优化算法，都是智能化的算法，二者之间存在相似之处，也存在不同点，并且二者的算法各有利弊，处于后期演变的低点。然而，算法的多样性可能正在迅速减少，并且正在发生过早的趋同效应。进行遗传算法与粒子群优化算法的有效结合，找寻嵌入式系统的最佳划分方案，实现嵌入式系统效率发展的提升。
图3.双色着色模型
3.2GA-PSO嵌入式系统软件和硬件划分过程
首先个体的初始种群是随机的，这与嵌入式系统软件和硬件划分的可行方案是一致的。其次对人进行逆编码并计算他们的健康分数。第三进行个体的优化选择，对其进行交叉和变异操作，以生成新的组合。第四如果遗传算法中止，就回到第二步，否则继续进行。第五是进行遗传算法，并形成粒子群，以确定粒子群的最佳算法。第六是提升粒子的速度和位置，第七是如果适合粒子群算法终止，就返回，否则继续优化。第八算的优化组合的最佳反编码，并进行嵌入式系统的最佳软硬件划分算法。基于上述目标，多功能硬件和软件分区具有低功耗、最小运行时间和最大可靠性的特点，适合嵌入式系统的开发和运行。
4.结果和分析
4.1组合性能分析
将嵌入式系统软件进行软硬件细分，并与60个节点相结合，对嵌入式系统硬件和软件进行迭代处理。由于该方法将遗传算法与粒子群优化相结合，克服了两种算法的优缺点，即慢人工神经网络，优化后能快速找到嵌入式系统的最优分布。结果表明，该方法是一种有效的嵌入式系统软硬件划分方法。
4.2性能比较
进一步研究了该方法的性能，在相同条件下，对唯一的遗传算法和粒子群优化算法进行了比较。如图4所示，利用遗传算法和粒子群优化算法，嵌入式系统的硬件和软件总运行时间相对较长，最大规模为V（节数、较大的节数）结果表明，该算法能保证系统的硬件和软件划分，设置多个目标。
图4.不同算法的系统优化时间（ms）
结论
总而言之，嵌入式系统的软硬件划分有许多约束条件和多个目标，组合优化算法是一种很难找到的优化设计算法。为此，提出了一种将遗传算法和粒子群算法相结合的嵌入式系统软硬件方法。首先，嵌入系统软硬件问题的数学模型，对遗传算法的问题寻找可行的解决方案。然后，粒子群算法找到了最优解，仿真结果表明算法是可行的。结果表明，该方法对硬件和软件进行了改进。嵌入式系统的开发可以使效率提高，可以快速进行硬件软件程序的划分，提高嵌入式系统的开发。
参考文献：
[1]王永雄．管道机器人控制、导航和管道检测技术研究[D].上海：上海交通大学，2018．
[2]叶良波．基于3D全景视觉的智能三维立体摄像设备的设计[D].杭州：浙江工业大学，2017．
论文作者:张文毳,管玲
论文发表刊物:《基层建设》2019年第7期
论文发表时间:2019/6/25
标签：算法论文; 嵌入式系统论文; 软硬件论文; 组合论文; 粒子论文; 硬件论文; 软件论文; 《基层建设》2019年第7期论文;