[發(fā)明專利]代碼優(yōu)化項獲取方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910854837.5
• 申請日: 2019-09-10
• 公開（公告）號: CN110727437A
• 公開（公告）日: 2020-01-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡鵬強
• 申請（專利權(quán)）人: 平安普惠企業(yè)管理有限公司
• 主分類號: G06F8/41
• 分類號: G06F8/41;G06F11/36;G06N20/00
• 代理公司: 44232 深圳市隆天聯(lián)鼎知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 魏學(xué)昊

1.一種代碼優(yōu)化項獲取方法，其特征在于，包括：

當(dāng)接收到對目標程序代碼的優(yōu)化請求時，從所述優(yōu)化請求中獲取對所述目標程序代碼的性能測試參數(shù)、優(yōu)化目標參數(shù)、代碼運行環(huán)境參數(shù)以及程序代碼開發(fā)參數(shù)；

將所述性能測試參數(shù)、優(yōu)化目標參數(shù)、代碼運行環(huán)境參數(shù)以及程序代碼開發(fā)參數(shù)的輸入數(shù)據(jù)，輸入預(yù)先訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型，得到對所述目標程序代碼的優(yōu)化策略；

根據(jù)所述優(yōu)化策略，掃描所述目標優(yōu)化代碼，得到與所述優(yōu)化策略對應(yīng)的所有優(yōu)化項；

從所述與所述優(yōu)化策略對應(yīng)的所有優(yōu)化項中，獲取目標優(yōu)化項。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述性能測試參數(shù)、優(yōu)化目標參數(shù)、代碼運行環(huán)境參數(shù)以及程序代碼開發(fā)參數(shù)的輸入數(shù)據(jù)，輸入預(yù)先訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型，得到對所述目標程序代碼的優(yōu)化策略，包括：

獲取預(yù)設(shè)輸入數(shù)據(jù)模板，所述預(yù)設(shè)輸入數(shù)據(jù)模板包括性能測試參數(shù)與優(yōu)化目標參數(shù)中相同屬性參數(shù)的關(guān)聯(lián)存儲區(qū)域、代碼運行環(huán)境參數(shù)存儲區(qū)域以及程序代碼開發(fā)參數(shù)存儲區(qū)域；

將所述性能測試參數(shù)與所述優(yōu)化目標參數(shù)中相同屬性的參數(shù)關(guān)聯(lián)存儲在所述關(guān)聯(lián)存儲區(qū)域，所述代碼運行環(huán)境參數(shù)存儲在所述代碼運行環(huán)境參數(shù)存儲區(qū)域，以及將所述程序代碼開發(fā)參數(shù)存儲在所述程序代碼開發(fā)參數(shù)存儲區(qū)域，得到輸入數(shù)據(jù)模板；

將所述輸入數(shù)據(jù)模板歸一化為輸入數(shù)據(jù)，輸入預(yù)先訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型，得到對所述目標程序代碼的優(yōu)化策略。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述優(yōu)化策略為包括多個預(yù)測優(yōu)化項的優(yōu)化項列表，

所述根據(jù)所述優(yōu)化策略，掃描所述目標優(yōu)化代碼，得到與所述優(yōu)化策略對應(yīng)的所有可優(yōu)化項，包括：

獲取所述優(yōu)化策略中每個所述預(yù)測優(yōu)化項的預(yù)設(shè)掃描模板；

利用每個所述預(yù)設(shè)掃描模板，掃描所述目標優(yōu)化代碼，得到與所述優(yōu)化策略對應(yīng)的所有可優(yōu)化項。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述與所述優(yōu)化策略對應(yīng)的所有可優(yōu)化項中，獲取目標優(yōu)化項，包括：

獲取預(yù)設(shè)優(yōu)化項管理列表，所述預(yù)設(shè)優(yōu)化項管理列表包括優(yōu)化后對各個性能參數(shù)的性能貢獻值及對各個性能參數(shù)的性能耗費值；

根據(jù)所述優(yōu)化后對各個性能參數(shù)的性能貢獻值及所述對各個性能參數(shù)的性能耗費值，按照預(yù)定規(guī)則獲取從所述與所述優(yōu)化策略對應(yīng)的所有可優(yōu)化項中獲取多個優(yōu)化項，作為所述目標優(yōu)化項。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述優(yōu)化后對各個性能參數(shù)的性能貢獻值及所述對各個性能參數(shù)的性能耗費值，按照預(yù)定規(guī)則獲取從所述與所述優(yōu)化策略對應(yīng)的所有可優(yōu)化項中獲取多個優(yōu)化項，作為所述目標優(yōu)化項，包括：

獲取所述所有可優(yōu)化項中，對優(yōu)化目標參數(shù)的性能貢獻值之和大于預(yù)定閾值，同時對除所述優(yōu)化目標參數(shù)之外的其它性能參數(shù)的性能耗費值小于預(yù)定閾值的多個優(yōu)化項，作為所述目標優(yōu)化項。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在從所述與所述優(yōu)化策略對應(yīng)的所有可優(yōu)化項中，獲取目標優(yōu)化項之后，所述方法還包括：

從預(yù)設(shè)優(yōu)化項優(yōu)化案例數(shù)據(jù)庫中，獲取所述目標優(yōu)化項的優(yōu)化示例；

將所述目標優(yōu)化項及所述優(yōu)化示例發(fā)送到目標終端，以完成所述目標程序代碼的優(yōu)化。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法是：

收集性能測試參數(shù)、優(yōu)化目標參數(shù)、代碼運行環(huán)境參數(shù)及程序代碼開發(fā)參數(shù)的樣本集，所述樣本集中每個樣本事先標定對應(yīng)的程序代碼的優(yōu)化策略；

將所述樣本集中每個樣本的輸入數(shù)據(jù)輸入機器學(xué)習(xí)模型，得到每個樣本對應(yīng)的程序代碼的預(yù)測優(yōu)化策略；

如果存在有所述樣本輸入機器學(xué)習(xí)模型后，得到的所述樣本對應(yīng)的程序代碼的預(yù)測優(yōu)化策略與對所述樣本事先標定對應(yīng)的程序代碼的優(yōu)化策略不一致，則調(diào)整機器學(xué)習(xí)模型的系數(shù)，使得一致；

當(dāng)所有的所述樣本輸入機器學(xué)習(xí)模型后，得到的所述樣本對應(yīng)的程序代碼的預(yù)測優(yōu)化策略與對所述樣本事先標定對應(yīng)的程序代碼的優(yōu)化策略一致，訓(xùn)練結(jié)束。