Tradicinės x86 architektūros spartinimui artėjant prie galimybių ribos, kompanija Intel pradėjo kurti naują IA-64 architektūrą, paremtą EPIC – išreikštinai lygiagrečiai vykdomomis instrukcijomis vieno takto metu. Ši pagrindinė savybė leidžia vykdyti iki šešių instrukcijų per vieną taktą. Taipogi architektūra pasižymi tokiomis savybėmis, kurios leido efektyviai spręsti su kodo optimizavimu susijusias problemas tradicinėse architektūrose. Tačiau kompiliatorių optimizavimo algoritmai ilgą laiką buvo tobulinami tradicinėse architektūrose, todėl norint išnaudoti naująją architektūrą, reikia ieškoti būdų tobulinti esamus kompiliatorius. Vienas iš būdų – kompiliatoriaus vidinių parametrų atsakingų už optimizacijas reikšmių pritaikymas IA-64. Būtent toks yra šio darbo tikslas, kuriam pasiekti reikia išnagrinėti IA-64 savybes, jas vėliau eksperimentiškai taikyti realaus kodo pavyzdžiuose bei įvertinti jų įtaką kodo vykdymo spartai. Pagal gautus rezultatus nagrinėjami kompiliatoriaus vidiniai parametrai ir su specialia kompiliatorių testavimo programa randamas geriausias reikšmių rinkinys šiai architektūrai. Vėliau šis rinkinys išbandomas su taikomosiomis programomis. Gauto parametrų rinkinio reikšmės turėtų leisti generuoti efektyvesnį kodą IA-64 architektūrai. / After performance optimization of traditional architectures began to reach their limits, Intel corporation started to develop new architecture based on EPIC – Explicitly Parallel Instruction Counting. This main feature allowed up to six instructions to be executed in single CPU cycle. Also this architecture includes more features, which allowed efficient solution of traditional architectures code optimization problems. However for long time code optimization algorithms have been improved for traditional architectures only, as a result those algorithms should be adopted to new architecture. One of the ways to do that – exploration of internal compilers parameters, which are responsible for code optimizations. That is the primary target of this work and in order to reach it the features of the IA-64 architecture and impact to execution performance must be explored using real-life code examples. Tests results may be used later for internal parameters selection and further exploration of these parameters values by using special compiler performance testing benchmarks. The set of those new values could be tested with real life applications in order to prove efficiency of IA-64 architecture features.

This master's thesis offers a brief introduction to evolutionary computation. It describes and compares the genetic programming and grammar based genetic programming and their potential use in automatic software repair. It studies possible applications of grammar based genetic programming on automatic software repair. Grammar based genetic programming is then used in design and implementation of a new method for automatic software repair. Experimental evaluation of the implemented automatic repair was performed on set of test programs.