論文の概要: Code Building Genetic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03649v1
• Date: Sun, 9 Aug 2020 04:33:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 04:16:34.824481
• Title: Code Building Genetic Programming
• Title（参考訳）: コード構築 遺伝的プログラミング
• Authors: Edward Pantridge, Lee Spector
• Abstract要約: 我々は、コード構築遺伝プログラミング(CBGP)を、これを実現するためのフレームワークとして紹介する。 CBGPは、ホスト言語のソースコードに実行または変換できる計算グラフを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years the field of genetic programming has made significant advances towards automatic programming. Research and development of contemporary program synthesis methods, such as PushGP and Grammar Guided Genetic Programming, can produce programs that solve problems typically assigned in introductory academic settings. These problems focus on a narrow, predetermined set of simple data structures, basic control flow patterns, and primitive, non-overlapping data types (without, for example, inheritance or composite types). Few, if any, genetic programming methods for program synthesis have convincingly demonstrated the capability of synthesizing programs that use arbitrary data types, data structures, and specifications that are drawn from existing codebases. In this paper, we introduce Code Building Genetic Programming (CBGP) as a framework within which this can be done, by leveraging programming language features such as reflection and first-class specifications. CBGP produces a computational graph that can be executed or translated into source code of a host language. To demonstrate the novel capabilities of CBGP, we present results on new benchmarks that use non-primitive, polymorphic data types as well as some standard program synthesis benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年、遺伝的プログラミングの分野は自動プログラミングに多大な進歩を遂げている。 pushgpやグラマーガイド遺伝的プログラミングのような現代のプログラム合成手法の研究と開発は、導入的な学術的な設定で典型的に割り当てられる問題を解決するプログラムを作成できる。 これらの問題は、単純なデータ構造、基本的な制御フローパターン、プリミティブで重複しないデータ型(継承や複合型などなしで)の狭いセットに焦点を当てている。 プログラム合成のための遺伝的プログラミング手法が、任意のデータ型、データ構造、および既存のコードベースから引き出された仕様を使用するプログラムを合成する能力を説得力のある形で実証した例はほとんどない。 本稿では,リフレクションやファーストクラス仕様などのプログラミング言語機能を活用することで,これを実現するためのフレームワークとしてcbgp(code building genetic programming)を提案する。 CBGPは、ホスト言語のソースコードに実行または変換できる計算グラフを生成する。 CBGPの新たな機能を示すために,非原始多型データ型といくつかの標準プログラム合成ベンチマークを用いた新しいベンチマーク結果を提案する。

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