机构名称：
¥ 1.0
在某些工业环境中，如情况1所示，项目的规模（例如1.5 m效率的代码线）或编译链的复杂性使创建程序二进制并因此获得WCET的复杂性。此外，公司组织可能意味着不同部门的不同人员提供源代码，集成并构建二进制文件。由于项目的规模和短期开发时间，发展是强制性的，因此进行了迭代整合周期。执行集成步骤时，了解给定组件的未来WCET（新开发，旧，但未测量或分析）很重要，因为它可能会影响核心的选择，任务中的位置，或者在最坏的情况下，整个项目体系结构。在这里，信息的早期可用性比结果的准确性更重要，即在进一步的阶段进行广泛或静态分析的有效实时行为。[11，6，1]也提到了早期WCET的需求。我们目前的工作追求这样的想法，即通过在源代码的某些特征上应用公式来获得对未来WCET的令人满意的预测（图1）。必须从已知WCET估算的一组程序中学到此公式（图2）。在图1中，我们描绘了有两种了解WCET的方法。顶线是通常的WCET推导，我们称其结果为WCET估计值。此估计是通过构造WCET的过度评估。最重要的是我们的建议。我们将其结果称为WCET预测。该预测不能安全用作WCET估计值，但如果我们可以找到一个令人满意的公式，则应给出顶线WCET估算值的近似值。类似的模式之后是[6，1]，但依赖于测量（第5节中详细介绍了相关工作）。
使用机器学习的早期WCET预测 - 滴
主要关键词
相关文件推荐
