Resumen

El particionado hardware/software es una tarea fundamental en el co-diseño de sistemas embebidos. En ella se decide, teniendo en cuenta las métricas de diseño, qué componentes se ejecutarán en un procesador de propósito general (software) y cuáles en un hardware específico. En los últimos años se han propuesto diversas soluciones al problema del particionado dirigidas por algoritmos metaheurísticos. Sin embargo, debido a la diversidad de modelos y métricas utilizadas, la elección del algoritmo más apropiado sigue siendo un problema abierto.

En este trabajo se presenta una comparación de seis algoritmos metaheurísticos: búsqueda aleatoria (random search), búsqueda tabú (tabu search), recocido simulado (simulated annealing), escalador de colinas estocástico (stochastic hill climbing), algoritmo genético (genetic algorithm) y estrategia evolutiva (evolution strategy).

• Materias:Investigación operacional Administración de empresas Administración
• Subjects:Operations research Business enterprises Management
• Palabras claves:Ciencias de la administración, Optimización, Metaheurística, Optimización metaheurística, Algoritmos metaheurísticos, Búsqueda aleatoria, Búsqueda tabú, Recocido simulado, Escalador de colinas estocástico, Algoritmo genético, Estrategia evolutiva, Co-diseño hardware/software, Particionado hardware/software, Sistemas embebidos
• Keywords:Administration Sciences, Optimization, Metaheuristics, Metaheuristic Optimization, Metaheuristic Algorithms, Random Search, Tabu Search, Simulated Annealing, Aesthetic Hills Climber, Genetic Algorithm, Evolutionary Strategy, Hardware / Software Co-design, Hardware / Software Partitioning, Embedded Systems