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在分區(qū)內(nèi)存體系結(jié)構(gòu)中，如何盡可能少地插入片選指令是研究的熱點(diǎn)。根據(jù)該問題的特點(diǎn)，構(gòu)建了片選優(yōu)化的圖劃分模型，并在該模型的基礎(chǔ)上，提出了一種二階段啟發(fā)式搜索算法求解該問題。該算法首先根據(jù)節(jié)點(diǎn)自身的大小與圖中分區(qū)大小快速獲得一個(gè)初始可行解，然后在該可行解基礎(chǔ)上利用節(jié)點(diǎn)之間邊的權(quán)值和分區(qū)之間的權(quán)值作為啟發(fā)式參數(shù)，搜索更優(yōu)的解。通過對(duì)MiBench用例集和實(shí)際嵌入式系統(tǒng)的測(cè)試，驗(yàn)證了該模型及相應(yīng)啟發(fā)式算法的有效性，相對(duì)于VPAB算法，平均優(yōu)化率達(dá)到37. 99%，略優(yōu)于成熟的商用編譯器PICC，大幅度減少了片選指令的數(shù)量。
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