软件学报

作者：倪友聪,吴瑞,杜欣,叶鹏,李汪彪,肖如良

单位：倪友聪，福建师范大学 数学与信息学院, 福建 福州 350117;福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心(福建师范大学), 福建 福州 35011711,吴瑞，福建师范大学 数学与信息学院, 福建 福州 35011702,杜欣，福建师范大学 数学与信息学院, 福建 福州 350117;福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心(福建师范大学), 福建 福州 35011703,叶鹏，武汉纺织大学 数学与计算机学院, 湖北 武汉 43020004,李汪彪，福建师范大学 光电与信息工程学院, 福建 福州 35011705,肖如良，福建师范大学 数学与信息学院, 福建 福州 35011706

关键词：软件能耗;编译优化;嵌入式软件;演化算法

基金：福建省新世纪优秀人才项目；福建省自然科学基金（2015J01235，2017J01498）；福建省教育厅JK类项目（JK2015006）；湖北省自然科学基金（2018CFB689）

演化算法通过搜寻GCC编译器最优编译选项集，对可执行代码的能耗进行改进，以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.针对这一不足，设计了一种基于频繁模式挖掘的遗传算法GA-FP.该算法在演化过程中利用频繁模式挖掘得到出现频度高且能耗改进大的一组编译选项，并以此作为启发式信息，设计了"增添"和"删减"两种变异算子，帮助提高解质量和加快收敛速度.与Tree-EDA算法在5个不同领域的8个典型案例下进行对比实验，结果表明，该GA-FP算法不仅能够更有效地降低软件能耗（平均降低2.5%，最高降低21.1%），而且还能在获得不劣于Tree-EDA能耗优化效果的前提下更快地收敛（平均加快34.5%，最高加快83.3%），最优解中编译选项的相关性分析进一步验证了所设计变异算子的有效性.

来源：2019年第5期

《软件学报》期刊编辑部

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