随着专用集成电路的发展和通用处理器的复杂性增强,市场对高性能,低功耗,开发周期短的嵌入式片上系统(SOC)的需求日趋强烈。然而可配处理器的设计自动化工具链的开发是高性能可配置处理器的设计中面临的一个重大挑战。编译器是设计自动化工具链的一个重要部分,可配置处理器架构的多变性给编译器的设计提出了更高的要求。TTA(TTA,Transport Triggered Architecture)架构具有更高的灵活性,可配置性,硬件的设计相对更加简单,在业界受到了广泛的关注。本文研究了编译器后端优化的相关算法,在Stanford大学的machsuif编译器框架下搭建了TTA后端指令调度的优化系统平台,针对前端生成的中间代码分别进行了资源分配,编译系统的后端代码生成可配置设计,代码的软件旁路优化等多层次优化,并就指令调度的核心调度算法提出并实现了一种新的基于最小延时的启发式搜索算法,该算法主要是构建了一个规划模型将指令调度问题转化为求最优编码序列的搜索问题,引入了最小延时调整方案,并提出了基于关键路径的调整算法和对应的改进算法,最后用遗传算法对模型进行了具体的实现,较好的解决了表调度算法中的调度死锁,资源冲突,流水线冲突等问题。实验结果表明该方法较传统的表调度方法有明显的性能提升。在90%以上的DSP专用测试benchmark上的指令级并行度超过表调度算法,改进的调整算法启发式调度在平均指令级并行度上略优于基于关键路径调整算法调度策略。