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申请/专利权人：福建师范大学
摘要：本发明涉及一种GCC编译选项选择两阶段优化方法及系统，该方法包括：随机生成初始样本集并分为有无目标改进的样本集；使用正向挖掘和逆向挖掘技术在两个样本集上挖掘出选项是否有改进效果的判定表，进而生成不确定有无目标改进的选项集Sud和确定有目标改进的选项集Sde；通过可执行代码的CRC码基于选项集Sud生成潜在有改进的选项集Spo；合并Sde和Spo得到预选后的选项集；通过遗传算法进行选项选择演化优化以得到最优解；在此过程中，通过外部文档构建选项交互图用于帮助生成高质量的新解，同时基于随机森林构建分类模型，用于预判解的优劣；最终找到具有最小待优化软件执行时间的最佳选项集。该方法及系统有利于在提高优化质量的同时降低优化时间。
主权项：1.一种GCC编译选项选择两阶段优化方法，其特征在于，包括：1基于模式挖掘的选项预选：首先随机生成初始样本集，并将初始样本集分为有目标改进的样本集DI和无目标改进的样本集DNI；然后使用正向挖掘和逆向挖掘技术在样本集DI和DNI上挖掘出选项是否有改进效果的判定表Tblju，再使用判定表Tblju生成不确定有无目标改进的选项集Sud和确定有目标改进的选项集Sde；然后通过可执行代码的CRC码确认选项集Sud中每个不确定有无目标改进的选项是否与其它选项发生交互，从而生成潜在有改进的选项集Spo；最后，将Sde和Spo合并，输出预选后的选项集S；2选项交互图和随机森林帮助的选项选择演化优化：基于预选的选项集S，通过遗传算法进行选项选择演化优化，以得到最优解；在此过程中，通过外部文档构建选项交互图以捕获选项之间的交互关系，并用于帮助生成高质量的新解，同时基于随机森林构建判别解优劣的分类模型，用于预判解的优劣，从而缓解目标评估耗时长的问题；最终找到具有最小待优化软件执行时间的最佳选项集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建师范大学 GCC编译选项选择两阶段优化方法及系统
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