典型文献
基于动态调整的弹性片上网络路由算法
文献摘要：
片上网络具有良好的可拓展性和并行性,能够应对多核处理器的各种通信需求.路由算法对片上网络的性能和效率有较大的影响.网络流量不均衡可导致拥塞和热点,严重影响整个网络的性能.当前学界已提出了本地感知、区域感知和全局感知的自适应路由算法来缓解拥塞问题.然而,这些算法依然存在一些问题,如近视、非全局最优、开销高.本文提出了基于强化学习中sarsa奖惩机制思想的路由算法,简称TCRA.TCRA针对Mesh网络中无死锁的路由限制来确定每一跳的可选输出端口,并基于sarsa模型进行非最短路由的策略选择和拥塞值更新.此外,TCRA中还引入了基于延迟的阈值更新机制,通过增加一些阈值的限制来动态调整拥塞值,从而平衡网络中的流量分布.实验结果表明,与传统的区域感知路由算法相比,TCRA能够将网络延迟平均减少30％,并降低13％的功耗.与传统的基于强化学习的路由算法相比,TCRA也能够平均降低20％的延迟,并具有较低的路由器面积开销.
文献关键词：
片上网络;无拥塞路由;自适应路由算法;强化学习;sarsa模型
中图分类号：
作者姓名：
李悦瑶;胡海洋;王奇;安鑫;李建华
作者机构：
合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230601;合肥工业大学情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室,合肥230601
文献出处：
引用格式：
[1]李悦瑶;胡海洋;王奇;安鑫;李建华-.基于动态调整的弹性片上网络路由算法)[J].智能计算机与应用,2022(10):1-8,14
A类：
sarsa,无拥塞路由
B类：
弹性片,片上网络,可拓,拓展性,并行性,多核处理器,通信需求,网络流量,自适应路由算法,拥塞问题,近视,全局最优,开销,强化学习,奖惩机制,TCRA,Mesh,死锁,输出端,端口,最短路,策略选择,阈值更新,更新机制,流量分布,网络延迟,功耗,路由器
AB值：
0.310824
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