一种基于改进模拟退火算法的程序性能优化参数搜索算法.pdf

模拟退火算法是一种启发式搜索算法，它通过模拟物理过程中的退火过程来解决优化问题。模拟退火算法的基本原理是在高温状态下，粒子的运动比较激烈，系统能量较高，随着温度逐渐下降，粒子的运动逐渐减缓，系统能量逐渐降低并趋于稳定状态。在算法中，"温度"是控制参数，用来模拟实际物理过程中的温度变化，通过退火过程中的概率性接受准则来实现系统能量的最小化。 在程序性能优化中，参数搜索是一个关键步骤。对于复杂度较高的程序，其性能优化往往需要调整一些参数，比如循环分块因子、内存访问模式、处理器核心分配等。参数的选择会直接影响程序的运行效率。由于程序优化参数搜索问题本身是NP难问题，因此寻找全局最优解的确定性算法难以设计且效率低。于是，模拟退火算法因其强大的全局搜索能力和灵活的参数调整特性被引入到参数优化搜索中。 为了提高模拟退火算法在程序性能优化参数搜索中的效果，本文提出了一种基于改进模拟退火算法的搜索方法。这种改进主要体现在算法的具体实现上，例如初始参数的选择、冷却进度的调整、接受准则的优化等，以期达到更快收敛和更优解的目的。 本算法的核心思想是将程序性能优化问题转化为非线性全局最优化问题，然后利用改进的模拟退火算法对搜索空间进行全局最优解的寻优。在这一过程中，算法通过模拟退火机制，允许搜索过程在早期阶段以一定的概率接受比当前解差的解，从而有机会跳出局部最优解，增加寻找到全局最优解的可能性。随着搜索过程的进行，算法逐渐降低接受差解的概率，并以较大概率接受更优的解，最终收敛至全局最优解。 改进模拟退火算法的关键点在于如何设计冷却进度表，即温度下降的速率和方式。若降温过快，可能会导致算法过早地陷入局部最优解；若降温过慢，则会降低算法的搜索效率。因此，温度的控制策略，如初始温度的设定、冷却率的选取、停止准则的确定等，对于算法性能有着至关重要的影响。 本算法提出的另一改进点是针对特定问题制定特定的邻域结构，即搜索策略。邻域结构是模拟退火算法中决定搜索范围和搜索方式的关键因素。好的邻域结构能够更有效地指导搜索方向，更快地靠近最优解。 该算法对于迭代编译优化方法有重要的意义，因为编译器在编译阶段就通过模拟退火等概率性算法，选择最优的编译参数，从而在不牺牲程序正确性的前提下，提升程序的运行效率。尤其是在高性能计算机的环境下，这种基于概率的搜索方法能够更加灵活地应对复杂度高的程序优化问题，从而提高性能。 实验证明了提出算法的有效性。通过对程序性能优化参数进行搜索，实验结果显示，使用改进模拟退火算法可以有效地寻找到优化参数，进而优化程序的性能，缩短程序的运行时间。因此，本文提出的改进模拟退火算法对于程序性能优化参数搜索领域具有重要的实际应用价值。 需要注意的是，由于本文件提供的内容中存在着OCR扫描识别的错误，可能会影响到部分概念和关键词的准确性，因此理解过程中需要结合上下文语境进行适当推理和修正。