GCC编译优化：基于频繁模式挖掘的能耗降低算法

"基于频繁模式挖掘的GCC编译时能耗演化优化算法.pdf" 本文主要探讨了一种新的优化嵌入式软件编译时能耗的算法，称为GA-FP，它基于频繁模式挖掘技术。该算法旨在解决传统演化算法在优化GCC编译器选项时忽视编译选项之间相互影响的问题，从而提升解的质量和加快收敛速度。 在嵌入式系统中，软件的能耗优化是至关重要的，因为这些系统的资源有限。GCC（GNU Compiler Collection）是一个广泛使用的编译器，它提供了丰富的编译选项来调整生成代码的质量和性能。然而，选择最佳的编译选项组合是一项复杂任务，因为它涉及到众多可能的选项组合，且不同选项之间可能存在交互作用。 GA-FP算法结合了遗传算法（Genetic Algorithm）和频繁模式挖掘。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，用于寻找全局最优解。而频繁模式挖掘则是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中频繁出现的项集。在GA-FP中，频繁模式挖掘被用来找出那些在编译选项中经常一起出现并且能显著降低能耗的选项组合。 在算法的演化过程中，GA-FP使用这些频繁模式作为启发式信息，设计了“增添”和“删减”两种变异操作。增添操作根据频繁模式添加新的编译选项，以期望找到更优解；删减操作则去除那些可能降低解质量的选项。这两种变异策略有助于提高解的多样性，从而提升整体优化效果。 实验部分，GA-FP算法与Tree-EDA算法进行了对比，选择了来自五个不同领域的八个典型案例进行测试。结果显示，GA-FP算法在降低软件能耗方面表现得更为有效，平均降低了2.5%，最高可达21.1%。同时，它在保持不劣于Tree-EDA优化效果的基础上，平均加快了34.5%的收敛速度，最高提高了83.3%。通过对最优解中编译选项的相关性分析，进一步证实了GA-FP算法设计的变异算子的有效性。 关键词包括：软件能耗、编译优化、嵌入式软件和演化算法。文章的分类号为TP314，属于计算机科学与技术领域。引用格式分别给出了中文和英文版本，方便后续的研究引用。 GA-FP算法提供了一个创新的方法，通过结合频繁模式挖掘和遗传算法，提升了GCC编译时的能耗优化效果，对于嵌入式软件开发和能源效率提升具有重要意义。