本书首先构建了一个带有硬件多版本特征的软硬件划分模型，然后面向软硬件间通信开销最优对循环进行分簇，并依据分簇的结果对划分模型中的优化目标函数进行更新，最后从全局优化的角度，采用以浮点数编码的遗传算法来进行求解，从而形成了本文设计的一种带有硬件多版本探索和划分粒度优化再选择的软硬件划分算法。本书在上述遗传算法的基础上，经过改进，设计了一种性能更佳的基于Q-学习和遗传算法的面向硬件多版本探索的软硬件划分算法。依据硬件多版本的性能、面积的矛盾特征、将Q-学习算法和贪婪规则相结合，自适应选择合适的变异方向，成为改进后遗传算法的明显特征。