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龙图腾网获悉集美大学申请的专利IP核映射方法、介质、设备及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117873952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410043975.6，技术领域涉及：G06F15/78；该发明授权IP核映射方法、介质、设备及系统是由陈清坤;许志平;黄惠晶;赵家豪设计研发完成，并于2024-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本IP核映射方法、介质、设备及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种IP核映射方法、介质、设备及系统，其中，方法包括以下步骤：首先，分别进行多种模型的训练，以得到多个IP核映射模型；接着，基于所述IP核映射模型，生成每个IP核映射模型对应的初始子种群，并将所述初始子种群作为当前种群；然后，对当前种群进行遗传操作，以得到第二代种群；接着，对所述第二代种群进行迁移操作，并将迁移操作后的第二代种群置为当前种群；然后，判断当前迭代次数是否达到预设次数阈值；如果是，则将当前种群中的最优个体作为最优映射解；如果否，则返回对当前种群进行遗传操作的步骤；从而实现有效提高最终核映射结果的质量，进而提高片上网络的性能。

本发明授权IP核映射方法、介质、设备及系统在权利要求书中公布了：1.一种IP核映射方法，其特征在于，包括以下步骤： S101，分别进行多种模型的训练，以得到多个IP核映射模型； S102，基于所述IP核映射模型，生成每个IP核映射模型对应的初始子种群，并将所述初始子种群作为当前种群； S103，对当前种群进行遗传操作，以得到第二代种群； S104，对所述第二代种群进行迁移操作，并将迁移操作后的第二代种群置为当前种群； S105，判断当前迭代次数是否达到预设次数阈值；如果是，则执行步骤S160；如果否，则返回步骤S103； S106，将当前种群中的最优个体作为最优映射解； S101中，所述多个IP核映射模型包括：通过监督式方法训练得到的第一MPN网络模型、通过强化学习方法训练得到的第二MPN网络模型、通过监督式方法训练得到的第一MAN网络模型、通过强化学习方法训练得到的第二MAN网络模型，将M＝4个模型初始为预训练的模型参数； S102中，基于所述IP核映射模型，生成每个IP核映射模型对应的初始子种群，包括： 基于每个IP核映射模型，生成每个IP核映射模型对应的初始化种群； 对于每一个初始化种群，将所述初始化种群中的候选映射解根据所述候选映射解的质量进行排序； 根据排序结果选取预设数量的高质量候选映射解作为初始子种群； S103中，对所述第二代种群进行迁移操作，包括： 将第二代种群中的个体按照适应度的高低进行排序； 对于每一个第二代种群，随机获取其他第二代种群中的预设数量的个体，并对所述预设数量的个体进行模拟退火处理； 基于第二代种群中个体的排序，使用模拟退火处理后的预设数量的个体替换第二代种群中的个体； 所述对于每一个第二代种群，随机获取其他第二代种群中的预设数量的个体，并对所述预设数量的个体进行模拟退火处理；基于第二代种群中个体的排序，使用模拟退火处理后的预设数量的个体替换第二代种群中的个体具体包括：首先各第二代种群分别先从其他第二代种群中各随机选择K＝2个个体，这样将得到4-1×2＝6个用于迁移的个体，由于不同的第二代种群落在不同的搜索区域，4-1×2＝6个个体是与当前第二代种群不同的个体；接着，4-1×2＝6个个体分别经过模拟退火算法处理，从而提升这4-1×2＝6个个体的质量；最后，将经过模拟退火处理的4-1×2＝6个个体加入第二代种群，并替换第二代种群中适应度最差的4-1×2＝6个个体； 在模拟退火算法中，首先初始化系统温度Temperature，并将需要处理的解作为最优映射解mb和当前映射解m；接着是迭代过程，通过交换当前映射解m中两个元素的位置得到一个邻近映射解m′；如果邻近映射解m′优于当前映射解m，则将邻近映射解m′接受为当前映射解，否则，产生一个随机数α，当α小于等于概率eΔCTemperaature时，邻近映射解m′也能够接受为当前映射解m，其中ΔC等于当前映射解m的通信代价与邻近映射解m′的通信代价的差值除以参数F；然后，减少系统温度Temperature并更新搜索到的最优映射解mb；重复迭代过程，直到模拟退火算法的最大迭代次数I＝30，结束搜索，输出最优映射解mb。

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