本文针对常见启发式算法中忽略指令与指令实例区别的问题,改进了一个已有启发式算法Greedy-Heur:根据指令实例的启发式函数值得出相应指令的权值,并根据指令的优先级关系以贪心策略进行指令实例选择.针对启发式算法无法找到最优解的问题,本文引入基于群体搜索的差分进化算法,并结合贪心策略,提出了ISDE(In-stuction Selection Based on Differential Evolution)算法.ISDE算法通过简单的编码和高效的适应度评价机制,快速地迭代搜索最优指令组合.实验结果表明,GreedyHeur和ISDE算法能快速有效地找到比已有启发式算法更优的候选指令组合.
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