1、“.....假设已经分配给类。如果用寄存器级健身价值超过不考虑寄存器类健身，然后从寄存器类别类注册。重复此过程，也为其他寄存器类别。具有最低值寄存器类变量类正式选民登记册。相同过程被重复进行个新变量，按递减顺序因子冲突。以这种方式所产生后代质量得到改善。然后被插入在人口取代最差两个亲本。健身功能计算为了解决个寄存器分配问题，我们认为组寄存器类别......”。

2、“.....节点和干扰图被认为是无冲突，当没有边缘连接它们。冲突表示寄存器中类里变量冲突。泄漏成本变量。健身寄存器类∀∈所有寄存器类健身价值，赋予个人健身价值总和最优化过程目标是最大限度地减少直至为零适用性。实验评估实验编译器研究框架基础上。该寄存器分配实现乔治阿佩尔迭代寄存器凝聚算法。我们实验分析，我们比较我们算法......”。

3、“.....第是默认算法史密斯拉姆齐和霍洛威门分机处理寄存器走样。我们表示由。二是基于对运营商。第三个是最佳寄存器分配算法是根据。该算法在最坏情况下指数时间运行，并相对于程序产生组布尔约束最优溢出。我们已经实现了我们建议交叉算今后称为，我们通过更换运营商分配器。这些分配器取代现有原分配器编译器研究框架，其他部分框架没有改变......”。

4、“.....我们机器是个奔腾与。我们采用算法，以个嵌入和实时应用。对于每个应用程序中，样本大小被设置为和迭代都设置为〜。对于每个应用程序，我们运行分配器五倍，平均结果。绩效评估就下列参数需要内存访问数量，溢出负载，溢出成本，编译时所需要分配器，生成代码执行时间，产生负载存储在内多家大小分配器本身......”。

5、“.....图。在汇编代码中加载存储指令数量比较。插入比较少内存访问指令，减少了内存访问指令比和减少，比内存访问指令。表给所有算法溢出成本。最低人口规模溢出成本较少。对于每个给定基准，每个变量溢出成本被设置变量出现数量。变量溢出成本平均值。算法给出了最高总漏油成本。算法产生比在四个测试最大漏油成本少......”。

6、“.....遗传算子系统消除了低品质解决方案，从人口，保护多样性之间解决方案，并提供更好本地搜索输入。少量溢出成本是由于函数调用者和被调用者节省许多寄存器内容，以保持正确程序语义。溢油负载是指负载分配算法产生额外数量。溢油负荷给分配器是能够执行任务指示。溢出负载是高度相关应用程序运行时间......”。

7、“.....然后，我们总结数量添加到每个块中动态泄漏负载。我们获得对整个程序动态数量溢出负载求和动态泄漏数量添加到每个模块负载。表显示了作为个比值为每个分配器溢出由分配器考虑作为用于比较基分配器产生负载泄漏负载。数字几何平均。我们看到改善比其他分配器。表给出结果在编译时和运行时。我们观察到，在大多数情况下，在编译时间不同分配器性能大致相同......”。

8、“.....我们方法所产生代码执行时间是在大多数情况下比其他少。加载存储程序和静态生成指令数量产生数是衡量代码质量。表总数加载存储生成个寄存器。我们算法是优于所有其他算法。结论寄存器分配用于嵌入式系统是复杂处理不规则建筑特点，并满足严格要求。在本文中，我们提出种新交叉算子对图着色寄存器分配问题为嵌入式系统，基于混合进化算法。经典图着色寄存器分配算法相比......”。

9、“.....我们实验结果表明，与其他算法相比，是高度专业化，特定领域交叉和本地搜索功能最有效算法之。它优于算法漏油成本最小化。作为混合算法，它不是昂贵计算，以获得高品质解决方案。可以很容易地并行化，从而可以在很大程度上减少了计算时间。人口规模问题，应正确设置。迭代长度人口大小相比，该算法性能更为关键。在未来......”。