基于计算博弈论的空间优化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61003071
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    19.0万
  • 负责人：
    袁梦霆
  • 依托单位：
    武汉大学
  • 学科分类：
    F0203.软件理论、软件工程与服务
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

在嵌入式系统特别是SoC系统中，存储器的大小对芯片的成本影响非常大，因此对程序的空间优化的需要远远强于对时间（效率）优化的需求。目前国内外在编译优化技术中对空间优化方面的研究开展不多，一般只是针对某一种芯片研究与平台相关的空间优化技术。本课题针对嵌入式系统对空间优化的需求，拟利用计算博弈论的理论基础与研究成果，在通用的空间优化方面展开研究，研究内容主要包括两个方面：1）数据空间的优化技术，研究基于博弈论的寄存器分配与内存分配技术，提高数据空间的使用效率；2）控制流指令冗余的优化技术，针对嵌入式系统中常见的一些体系结构，将控制流指令冗余的优化问题抽象为博弈问题，设计算法消除程序中的冗余代码。本课题的研究成果将在课题组已搭建的编译器环境与大量的实际嵌入式系统的实例上进行实验，使得研究成果不仅具有理论意义，而且具有明显的应用价值。

结项摘要

本课题针对嵌入式系统对空间优化的需求，利用计算博弈论的方法，在空间优化方面展开研究。.本课题的研究成果主要包含以下几个方面：1）面向空间优化的标准测试集：根据实际的嵌入式系统提取出基于图的测试程序集；2)数据空间覆盖算法：在无递归的程序（嵌入式软件中的常见约束条件）上研究过程局部数据的覆盖方法，减少内存的使用；3)基于计算博弈论的寄存器分配算法，针对嵌入式系统中的较少寄存器数目的CPU提出基于博弈的分配算法，降低目标代码的指令数。4）针对分区内存体系结构的冗余指令消除算法，降低代码生成中的冗余指令。包括启发式算法与博弈算法。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（5）
专利数量（0）
MODELING TO COMPILING : DESIGN AND IMPLEMENTATION FOR WIRELESS SENSOR NETWORK SYSTEM.
建模到编译：无线传感器网络系统的设计和实现。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Journal of Theoretical ...
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Bo Huang;M Yuan;G Wu...
  • 通讯作者：
    G Wu...
基于行为模型的需求可视化研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李琳;毋国庆;黄勃;万黎;吴昊
  • 通讯作者：
    吴昊
Field-sensitive function pointer analysis using field propagation for state graph extraction
使用场传播进行状态图提取的场敏感函数指针分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Journal of Software
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Huang; Bo;Ling; Xiang;Wu; Guoqing
  • 通讯作者：
    Guoqing
基于函数调用图的静态数据分配
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    武汉大学学报(理学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    何炎祥;李清安;陈勇;吴伟;徐超;江南
  • 通讯作者：
    江南
Program Monitoring Based on Automaton Simulation
基于自动机仿真的程序监控
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    武汉大学学报:自然科学英文版
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    LING Xiang;HUANG Bo;WU Guoqing
  • 通讯作者：
    WU Guoqing

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其他文献

基于LLVM的编译实验课程设计
  • DOI：
    10.1016/b978-0-08-101036-5.00005-7
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    计算机教育
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李清安;袁梦霆;王汉飞;吴黎兵;何炎祥
  • 通讯作者：
    何炎祥
基于机器学习的类型推理方法综述
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    广州大学学报（自然科学版）
  • 影响因子：
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  • 作者：
    袁梦霆;谢婧
  • 通讯作者：
    谢婧

其他文献

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AI项目思路

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袁梦霆的其他基金

基于统计的类型推理方法研究
  • 批准号：
    61872272
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    63.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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