Hybrid evolutionary algorithms for solving the register allocation problem
Yazmaç özgüleme problemi için evrimsel karma algoritmalar
- Tez No: 155163
- Danışmanlar: DOÇ.DR. HALUK TOPÇUOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Evrimsel algoritmalar, melezleştirme, çaprazlama, yazmaç özgüleme Haziran 2004 Betül Demiröz, Evolutionary algorithms, hybridization, crossover, register allocation. June 2004 Betül Demiröz vı
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İçine gömülmüş sistemler, güç ve bellek alam gibi kısıtlamalarda uygulama programcılarına eşsiz bir kolaylık sağlamaktadır. Bu özellikler isteğe uygun derleyici tasarımını zorunlu kılmaktadır. Gömülü kodların çalışma performansım belirleyen en önemli aktörlerden biri derleyicinin yazmaç özgüleme safhasıdır. Değişkenleri yazmaçlara atmada 3r: belli sayıdaki değişkenlerin, kısıtlı sayıdaki yazmaçlara atılması) iyi bir yazmaç özgüleme kullanılmazsa, ciddi güç, performans ve kod büyüklüğü problemleri yaşanır. Bu tezde, yazmaç problemini çözebilmek için evrimsel karma algoritmalar kullanılmıştır. Tezde sunulan çözüm genetik algoritmaları yerel arama teknikleri ile birleştirmektedir. Sunulan algoritma, pek çok özelliğe sahip ve etki alanını da göz önünde bulunduran bir çaprazlama işleci sunmaktadır. Problemimizi gerçekleştirmemize bağlı olan sonuçlar iki farklı deneme çizgeleri kullanarak gerçekleştirilmiştir. Bunlardan ilki sentetik karşılaştırmalı değerlendirme deneyi kullanılarak, diğeri ise çok iyi bilinen karşılaştırmalı değerlendirme deneyleri kullanılarak yapılmıştır ve bu testlerin sonuçları sunulan yöntemin değişkenleri yazmaçlara özgülemede başarılı olduğunu göstermiştir. Aynı zamanda bu sonuçlar çizge boyama probleminin üzerine bina edilmiş, pek çok deneyde kullanılan buluşsal yazmaç özgülemesinden daha iyi sonuçlar vermektedir.
Özet (Çeviri)
Embedded systems are unique in challenges they present to application programmers, uch as power and memory space constraints. These characteristics make it imperative to lesign customized compiler passes. One of the important factors that shape runtime »erformance of a given embedded code is the register allocation phase of compilation. Failing o do good job on allocating variables to registers (i.e., determining the set of variables to be itored in the limited number of registers) can have serious power, performance, and code size :onsequences. This thesis explores the possibility of employing a hybrid evolutionary algorithm for egister allocation problem. The proposed solution combines genetic algorithms with a local learch technique. The algorithm exploits a novel, highly-specialized crossover operator that akes into account domain-specific information. The results from our implementation based )n synthetic benchmarks and routines that are extracted from well-known benchmark suites :learly show that the proposed approach is very successful in allocating registers to variables. n addition, our experimental evaluation also indicates that it outperforms a state-of-the-art egister allocation heuristic based on graph coloring for most of the cases experimented.
Benzer Tezler
- UTADIS based multi-objective evolutionary algorithms for medical diagnosis problems
Tıbbi teşhis problemleri için UTADIS temelli çok amaçlı evrimsel algoritmalar
HALENUR ŞAHİN MAHMUTOĞULLARI
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAN DURAN
DOÇ. DR. ERTAN YAKICI
- Heuristic algorithms for solving chemical shift assignment problem in protein structure determination
Sezgisel algoritmalar ile protein yapı belirlemesindeki kimyasal kayma atama probleminin çözümü
EMEL MADEN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
PROF. DR. PETER GÜNTERT
- Atölye tipi çizelgeleme problemlerinde evrimsel algoritmalar ile yapay arı kolonisi algoritmasının bütünleşik bir yaklaşımı
An integrated approach of evolutionary algorithms with artificial bee colony algorithm for job shop scheduling problems
MÜMİN ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
- Sürü tabanlı karınca aslanı ve balina optimizasyonu algoritmalarının fizik tabanlı algoritmalarla hibritleştirilmesi
Hybridization of swarm-based ant lion and whale optimization algorithms with physics-based algorithms
BAHADUR ALIZADA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI
- Solving single and parallel machine scheduling problems with sequence dependent setup times using differential evolution based algorithms
Sıra bağımlı hazırlık süreleri içeren tek ve paralel makinalı çizelgeleme problemlerini diferensiyel evrim algoritması tabanlı algoritmalar kullanarak çözmek
ÖĞÜNÇ ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA TOPALOĞLU