Falk, HeikoHeikoFalk11311742160000-0003-1196-0122Muts, KaterynaKaterynaMuts2022-12-202022-12-202022-12Technische Universität Hamburg (2022)http://hdl.handle.net/11420/14434Die Arbeit präsentiert Compiler-basierte Mehrzieloptimierungen, um Kompromisse zwischen der maximalen Ausführungszeit, dem Energieverbrauch und der Codegröße von harten Echtzeitsystemen zu finden. Sie stellt eine neuartige Kompressionstechnik vor, die garantiert, dass das kompilierte Programm seine zeitlichen Beschränkungen erfüllt. Die Arbeit befasst sich mit der lang dauernden Lösung eines multikriteriellen Problems durch einen evolutionären Algorithmus. Um den Lösungsprozess zu beschleunigen, stellt die Arbeit eine Suchraumreduktionstechnik und ein Vorhersagemodell basierend auf maschinellem Lernen vor.The thesis presents multiobjective compiler-based optimizations to find trade-offs between the worst-case execution time, energy consumption, and code size of hard real-time systems. It introduces a novel compiler-based compression technique guaranteeing that a compiled program satisfies its timing constraints. The thesis tackles timing issues caused by solving multiobjective problems by evolutionary algorithms at compile time. The thesis introduces a search space reduction technique and a prediction model based on machine learning to speed up the solution process.enhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Multiobjective optimizationCompilerHard real-time systemCompressionPrediction modelsSearch space reductionInformatikTechnikIngenieurwissenschaftenDoctoral Thesis10.15480/882.479910.15480/882.4799Mnich, MatthiasMatthiasMnich10.15480/336.4890PhD Thesis