【源码】基于遗传算法优化指令序列的过热CPU问题

项目简介

本项目借助遗传算法对处理器指令序列进行优化，降低处理器运行时的温度，减少过热风险。通过测试不同指令序列对系统温度的影响，找出使处理器温度升高的指令序列并加以优化。

项目的主要特性和功能

• 遗传算法优化：运用遗传算法优化指令序列，涵盖种群初始化、适应度评估、选择、交叉和变异操作。
• 指令加载与解析：从XML文件加载处理器指令格式，支持多种指令类型。
• 温度测量与评估：编译并运行指令序列，通过测量温度评估指令序列性能。
• 优化目标：最小化处理器运行时的温度，避免过热。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境以及必要的库，如argparse、xml.etree.ElementTree等。
2. 配置参数：通过命令行参数配置遗传算法的参数，如种群大小、最大迭代次数等。
3. 运行遗传算法：运行genetic_algorithm.py脚本，开始优化指令序列。
4. 观察结果：脚本运行完毕后，在指定目录下会生成一个包含最佳指令序列和最高温度列表的文件。
5. 测试指令序列：使用temperature_test.py脚本测试最佳指令序列对系统温度的影响，验证优化效果。

下载地址

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