针对规模庞大的应用如何在NoC平台上低功耗地运行，提出了一种基于改进遗传算法的片上网络低功耗映射方法。该方法利用任务节点的通信权重和映射平台的结构特征，对任务节点进行优先级划分并根据任务节点优先级及其连接关系获取较优初始映射解集。在此基础上，在遗传操作中加入轮盘转赌、最优邻居选择、进化逆转等操作，同时每次迭代中都以一定的概率选择初始解，防止算法停滞。实验结果表明，在相同任务模型和映射平台下，改进遗传算法对比于传统遗传算法和随机映射方法，都大幅度降低了功耗。