Falk, HeikoHeikoFalk11311742160000-0003-1196-0122Jadhav, ShashankShashankJadhav2026-09-182026-09-182026Technische Universität Hamburg (2026)https://hdl.handle.net/11420/64832The thesis proposes compiler-level multi-objective memory allocation-based optimizations to simultaneously optimize the program’s worst-case execution time, energy consumption, and code size. It introduces multi-objective static memory allocation that optimizes multiple objectives. The thesis tackles compilation time bottlenecks caused while solving the multi-objective static allocation problem by introducing approximation models that approximate optimization objectives and search space reduction techniques. The thesis proposes a novel multi-objective dynamic memory allocation technique to circumvent the small scratchpad memory size constraint on the static allocation problem. The thesis introduces Direct Memory Access (DMA)- and compression-awareness to the multi-objective dynamic allocation problem, which tackles the high dynamic allocation-based worst-case execution time, energy, and code size costs.In dieser Arbeit werden multikriterielle Optimierungen der Speicherallokation auf Compilerebene präsentiert, die gleichzeitig die Worst-Case-Ausführungszeit des Programms, den Energieverbrauch und die Codegröße optimieren. Es wird eine statische Mehrziel-Speicherallokation eingeführt, die die genannten Ziele optimiert. In dieser Arbeit werden Engpässe bei der Kompilierungszeit behoben, die bei der Lösung des statischen Mehrzielproblems auftreten. Dies geschieht mithilfe von Approximationsmodellen zur Annäherung der Optimierungsziele sowie Techniken zur Reduzierung des Suchraums. Des Weiteren wird ein neuartiges Verfahren zur dynamischen Speicherallokation mit mehreren Zielen präsentiert, das die Beschränkung der geringen Scratchpad-Speichergröße beim statischen Allokationsproblem umgeht. Die Arbeit führt Direct Memory Access (DMA)- und Komprimierungsbewusstsein in das multikriterielle dynamische Allokationsproblem ein. Dies ermöglicht die Reduzierung der hohen Kosten der dynamischen Allokation in Bezug auf die Worst-Case-Ausführungszeit, den Energieverbrauch und die Codegröße.enhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Multi-Objective OptimizationCompilerStatic and dynamic SPM allocationMetaheuristic algorithmsReal-time systemsApproximation models and search space reductionComputer Science, Information and General Works::004: Computer SciencesDoctoral Thesis10.15480/882.18399Schupp, SibylleSibylleSchupp