論文の概要: Genetic Algorithm for Program Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11937v1
- Date: Tue, 22 Nov 2022 01:16:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 16:33:38.952492
- Title: Genetic Algorithm for Program Synthesis
- Title(参考訳): プログラム合成のための遺伝的アルゴリズム
- Authors: Yutaka Nagashima
- Abstract要約: 進化的計算を用いて,還元型プログラム合成ツール SuSLik の探索戦略を改良する。
我々のクロスバリデーションは、進化的計算による改善が予期せぬ問題に一般化していることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.85316573653194
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A deductive program synthesis tool takes a specification as input and derives
a program that satisfies the specification. The drawback of this approach is
that search spaces for such correct programs tend to be enormous, making it
difficult to derive correct programs within a realistic timeout. To speed up
such program derivation, we improve the search strategy of a deductive program
synthesis tool, SuSLik, using evolutionary computation. Our cross-validation
shows that the improvement brought by evolutionary computation generalises to
unforeseen problems.
- Abstract(参考訳): 帰納的プログラム合成ツールは、仕様を入力として、その仕様を満たすプログラムを導出する。
このアプローチの欠点は、そのような正しいプログラムの検索スペースは巨大になりがちであり、リアルなタイムアウト内で正しいプログラムを導出することが難しいことである。
このようなプログラム導出を高速化するために, 進化的計算を用いて, 帰納的プログラム合成ツール suslik の探索戦略を改善する。
クロスバリデーションは,進化的計算によってもたらされる改善が予測できない問題に一般化することを示す。
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