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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%). 相似文献
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