I detta dokument presenterar vi en strategi för att förbättra minneseffektiviteten med hjälp av genetiska algoritmer. Mer exakt förbättrar vi den interna minnesfragmenteringen genom att hitta den optimala konfigurationen av en segregerad frilistas datastruktur. Vi har använt spårinstrumentering för att generera arbetsbelastningen av minnestilldelningar och deallokaliseringar från betydande scenarier. Den genetiska algoritmen använde arbetsbelastningen som indata för att generera den optimala konfigurationen bland det enorma antalet potentiella lösningar genom att utveckla en initial population (en uppsättning potentiella lösningar). I praktiken skapas minneskonfigurationer utifrån empiriska bevis utifrån det faktum att systemet fungerar. Ett mer vetenskapligt och rationellt tillvägagångssätt är dock möjligt med hjälp av genetiska algoritmer. Den strategi vi har använt var snabb och effektiv när det gäller att tillhandahålla konfigurationsparametrar för de segregerade fria listorna. Resultatet är baserat på användningen av heuristik och ger ett utmärkt val när en brute force-strategi inte är möjlig. Dessutom visar användningen av genetiska algoritmer att den programvarutekniska disciplinen kan dra nytta av olika forskningsområden där komplexitet, anpassning och utveckling är inblandade.
Den genetiska algoritmen använde arbetsbelastningen som ingång för att generera den optimala konfigurationen bland det enorma antalet potentiella lösningar genom att utveckla en initial population REF.
Reducing internal fragmentation in segregated free lists using genetic algorithms
{'venue': "WISER '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}