一种基于遗传算法快速寻找CPU最优性能参数的方法

本发明涉及计算机系统性能优化技术领域，公开了一种基于遗传算法快速寻找CPU最优性能参数的方法，包括：将CPU的性能参数编码为个体的基因；通过样本约束随机创建包含多样化个体的初始种群，使得所有个体的基因对应的CPU性能参数符合CPU特性和物理约束；通过PCMark和PerfTrace工具协同测试，将性能指标与功耗指标的比值作为适应度；按20％最优适应度个体保留、60％单点约束交叉、20％定向变异的比例生成新一代种群；当适应度连续N代提升小于设定值或者进化迭代次数超过设定值时，输出历史最优的CPU性能参数编码及对应性能数据。本发明能够在平衡多目标优化的基础上，快速寻找CPU最优性能参数。