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摘要:
编译选项的选择优化为降低嵌入式软件能耗提供了一种可行且有效的解决方案. GA-FP算法将频繁模式挖掘应用到演化过程中并已取得了较好的结果. 然而, GA-FP还存在事务表规模较大、频繁选项模式的启发信息不全和时效性不好以及单点变异效率不高的缺点, 潜在地影响了解质量和收敛速度. 针对这些问题, 文中提出一种嵌入式软件编译时能耗演化优化算法GA-MFPM. GA-MFPM借助逐代替换参考点和事务表的机制以降低事务表大小; 在此基础上提出可获取更多启发式信息的频繁编译选项挖掘算法, 并采用逐代挖掘的策略以保持频繁选项模式的时效性; 进一步设计最大频繁模式匹配算法进行多点变异, 以提高优化质量和收敛速度. 通过与GA-FP在5个不同领域的8个典型案例下实验对比的结果表明: 本文GA-MFPM获取了较GA-FP更低的软件能耗(平均降低2.4%, 最高降低16.1%)和更快的收敛速度 (平均加快57.6%, 最高加快97.5%).
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文献信息
篇名 嵌入式软件编译时能耗演化优化算法
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 软件能耗 编译优化 频繁模式挖掘 嵌入式软件 演化算法
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 软件技术·算法
研究方向 页码范围 129-139
页数 11页 分类号
字数 11390字 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.007318
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杜欣 福建师范大学数学与信息学院 24 71 4.0 7.0
2 倪友聪 福建师范大学数学与信息学院 26 56 4.0 6.0
6 叶鹏 武汉纺织大学数学与计算机学院 11 18 3.0 3.0
7 肖如良 福建师范大学数学与信息学院 29 154 7.0 11.0
8 姚万庆 福建师范大学数学与信息学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
软件能耗
编译优化
频繁模式挖掘
嵌入式软件
演化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
相关基金
湖北省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hubei Province
官方网址:http://www.shiyanhospital.com/my/art/viewarticle.asp?id=79
项目类型:重点项目
学科类型:
福建省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Fujian Province of China
官方网址:http://www.fjinfo.gov.cn/fz/zrjj.htm
项目类型:重大项目
学科类型:
论文1v1指导