[发明专利]基于频繁模式挖掘的GCC编译时能耗演化优化方法及存储设备

说明书

本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种基于频繁模式挖掘的能耗优化方法。所述一种基于频繁模式挖掘的能耗优化方法，包括步骤：S1：生成初始随机种群P(t)；S2：计算P(t)中每个个体的适应度值；S3:若t达到指定代数，否则转S4；S4：记录P(t)中有能耗改进效果的个体的信息，并将其作为一条事务存放至预先设计好的事务表中；S5：生成临时种群Pc(t)，并通过对所述事务表进行频繁模式挖掘获得频繁编译选项模式集；S6：基于所述频繁编译选项模式集对Pc(t)进行变异操作，生成临时种群Pm(t)；S7：基于轮盘赌策略在种群Pm(t)和种群P(t)中选择并生成下一代种群P(t+1)。通过该方式，充分考虑到了不同的编译选项之间可能存在的相互影响，使得可以提高解质量和加快收敛速度。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种基于频繁模式挖掘的GCC编译时能耗演化优化方法及存储设备。

背景技术

能耗是嵌入式软件的关键质量属性。特别是在电量受限的执行环境中，降低嵌入式软件的能耗具有更为重要的价值和意义。与嵌入式软件源代码级的能耗优化相比，编译时能耗优化无需改动源代码，同时可保证功能语义一致性。作为一款开源编译器，GCC已广泛应用于嵌入式软件源代码的编译。GCC提供常用的几种优化等级，利用每种优化等级所预设的一组编译选项对软件源代码进行编译，可实现可执行代码的优化。然而GCC的优化等级对于特定的软件源代码、执行平台和特定优化目标，往往难以获得最佳的优化效果。

此外，GCC编译选项数目众多，选择空间十分庞大。例如:GCC4.9.2提供了188个编译选项，其选择空间高达2¹⁸⁸。依靠程序员人工选择编译选项不仅十分困难，而且也难以保证优化质量。更为重要的是，GCC优化等级多集中于执行时间和目标代码大小的优化，未针对能耗优化的场景。与此同时，Pallister的研究表明使用GCC的优化等级对嵌入式软件进行编译时，甚至出现能耗增加的情况。近年来，用于能耗优化的GCC编译选项的选择问题已经成为了一个研究热点。

利用演化算法可以在庞大的搜索空间，获取接近最优的GCC编译器编译选项集。运用这些编译选项集对源代码进行编译可显著降低可执行代码的能耗,从而达到编译时优化嵌入式软件能耗的目的。但这类算法未考虑多个编译选项之间可能存在相互影响,导致了其解质量不高且收敛速度慢的问题。目前尚缺乏有效的技术手段解决该问题。

发明内容

为此，提供一种基于频繁模式挖掘的GCC编译时能耗演化优化方法，用于解决现有GCC编译时能耗演化优化方法因未考虑多个编译选项之间可能存在相互影响，而导致质量不高且收敛速度慢的问题。具体技术方案如下：

一种基于频繁模式挖掘的GCC编译时能耗演化优化方法，包括步骤：S1：令迭代次数t＝1,生成初始随机种群P(t)；S2：计算P(t)中每个个体的适应度值，所述个体适应度值为较GCC编译器-O0等级的能耗改进百分比；S3:若t达到指定代数，输出P(t)中适应度值最大的个体并转S10，否则转S4；S4：记录P(t)中有能耗改进效果的个体的信息，并将其作为一条事务存放至预先设计好的事务表中；S5：对所述事务表进行频繁模式挖掘，获得频繁编译选项模式集；S6：进行单点交叉操作，生成临时种群Pc(t)；S7：基于所述频繁编译选项模式集对Pc(t)进行变异操作，生成临时种群Pm(t)，所述变异操作包括：增添或删减；S8：基于轮盘赌策略在种群Pm(t)和种群P(t)中选择并生成下一代种群P(t+1)；S9：令t＝t+1,并转S2；S10：结束。

进一步的，所述预先设计好的事务表的每一行是三元组的有序列表，所述三元组的第一个数、第二个数和第三个数分别为：编译选项的编号、编译选项出现的次数和编译选项对应的能耗改进标注值。