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Título: Aprendizagem contínua aplicada ao problema de seleção de otimizações com estimativa estática
Autor(es): Fabrício Filho, João
Silva, Anderson Faustino da
Palavras-chave: Compiladores (Programas de computador)
Aprendizado do computador
Inteligência artificial
Compilers (Computer programs)
Machine learning
Artificial intelligence
Data do documento: Set-2016
Câmpus: Campo Mourao
Citação: FABRÍCIO FILHO, João; SILVA, Anderson Faustino da. Aprendizagem contínua aplicada ao problema de seleção de otimizações com estimativa estática. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOFTWARE: TEORIA E PRÁTICA, 7., 2016, Maringá. Anais eletrônicos… Maringá, Paraná: SBC, 2016. Disponível em: <http://cbsoft.org/articles/0000/1243/CBSoft2016-WTDSoft.pdf>. Acesso em: 21 set. 2017.
Resumo: Os compiladores modernos aplicam otimizações aos códigos, na tentativa de melhorar os códigos gerados. O problema de seleção de otimizações consiste na escolha de uma sequência de otimizações que seja capaz de gerar um código de boa qualidade. Nesse contexto, o espaço de busca é amplo, consequentemente uma busca exaustiva é impraticável. A aplicação da aprendizagem contínua de longo prazo mostra-se uma alternativa viável e prática para reduzir o custo de uma busca exaustiva. Contudo, o custo de se obter uma sequência de otimizações ainda demanda várias avaliações - compilar, executar e medir o tempo de execução do programa a cada sequência encontrada -, o que inviabiliza a aplicação de estratégias desse porte para usuários finais. O objetivo deste trabalho é aplicar aprendizagem contínua de longo prazo ao problema de seleção de otimizações, avaliando os códigos gerados sem a necessidade de uma execução real. Espera-se contribuir no intuito de aproximar tal estratégia a usuários finais, reduzindo o seu custo computacional.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2789
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