Soluções para o problema da seleção de otimizações

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Lima, Ewerton Daniel de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual de Maringá
Brasil
Departamento de Informática
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
UEM
Maringá, PR
Centro de Tecnologia
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
VNS
Link de acesso: http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/2560
Resumo: Compiler generated codes may not have the best quality possible because it is difficult to obtain the optimal sequence of instructions as it has endless possibilities. Compilers developers tried to improve code quality implementing some optimizations. However, when it is not used correctly, the application of optimizations may impair code quality. Among dozens of optimizations usually provided by a compiler, it is a challenge to know which ones will generate a better target code for a specific source code, even for the most experienced programmer. In this context, development of automated optimizations selectors is a challenge today. Approaches to the implementation of these selectors are found in the literature and include use of random, exhaustive and heuristics searches, genetic algorithms and machine learning. In view of the optimizations automatic selection problematic, this work presents four new approaches for selection of good optimizations sets. The experimental evaluation of this approaches showed that they make it possible a significant performance gain compared to approaches found in literature and suggests a wide applicability in various contexts.