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Título: Uma estratégia baseada na metaheurística VNS para encontrar efetivas sequências de otimizações
Autor(es): Fabrício Filho, João
Lima, Ewerton Daniel de
Silva, Anderson Faustino da
Palavras-chave: Programação heurística
Compiladores (Programas de computador)
Algorítmos
Heuristic programming
Compilers (Computer programs)
Algorithms
Data do documento: Ago-2015
Câmpus: Campo Mourao
Citação: FABRÍCIO FILHO, João; LIMA, Ewerton Daniel de; SILVA, Anderson Faustino da. Uma estratégia baseada na metaheurística VNS para encontrar efetivas sequências de otimizações. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 47., 2015, Porto de Galinhas. Anais eletrônicos… Porto de Galinhas, 2015. Disponível em: <http://www.sbpo2015.iltc.br/pdf/139491.pdf>. Acesso em: 11 set. 2017.
Resumo: O problema de seleção de otimizações visa encontrar as melhores otimizações a serem aplicadas em um determinado programa. A busca exaustiva é uma abordagem impraticável para solucionar tal problema, devido às inúmeras possibilidades alcançáveis. Este artigo tem por objetivo mitigar o problema de seleção de otimizações utilizando a metaheurística Variable Neighborhood Search. Os resultados alcançados pelo algoritmo heurístico proposto, para o benchmark SPEC CPU2006, indicam que o algoritmo tem potencial para encontrar boas soluções, além de possuir um desempenho superior ao algoritmo proposto por Pan e Eigenmann - Combined Elimination - em diversos casos.
Abstract: The Optimization Selection Problem aims to find the best optimizations to use in a specific source code. The exhaustive search is an impracticable approach to solve this problem because are length of the search space. This article aims to mitigate the Optimization Selection Problem with an application of the Variable Neighborhood Search metaheuristic. The achieved results by the proposed algorithm, for the SPEC CPU2006 benchmark, indicate that it has potential to find good solutions and outperforms the algorithm proposed by Pan e Eigenmann, Combined Elimination.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2690
ISSN: 1518-1731
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