論文の概要: Genetic Algorithms for Searching a Matrix of Metagrammars for Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00521v2
• Date: Sun, 4 Jun 2023 11:46:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 04:57:58.714818
• Title: Genetic Algorithms for Searching a Matrix of Metagrammars for Synthesis
• Title（参考訳）: 合成のためのメタグラム行列探索のための遺伝的アルゴリズム
• Authors: Yixuan Li, Federico Mora, Elizabeth Polgreen, Sanjit A. Seshia
• Abstract要約: 構文誘導合成(syntax-guided synthesis)は、文法の形で構文テンプレートによって候補解の探索空間が制約されるパラダイムである。 本研究では,ルールの行列として構文テンプレートの空間をモデル化し,この行列を学習データを用いて効率的に探索する方法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.044613696320628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Syntax-guided synthesis is a paradigm in program synthesis in which the search space of candidate solutions is constrained by a syntactic template in the form of a grammar. These syntactic constraints serve two purposes: constraining the language to the space the user desires, but also rendering the search space tractable for the synthesizer. Given a well-written syntactic template, this is an extremely effective technique. However, this is highly dependent on the user providing such a template: a syntactic template that is too large results in a larger search space and slower synthesis, and a syntactic template that is too small may not contain the solution needed. In this work, we frame the space of syntactic templates as a matrix of rules, and demonstrate how this matrix can be searched effectively with little training data using simple search techniques such as genetic algorithms, giving improvements in both the number of benchmarks solved and solving time for the state-of-the-art synthesis solver.
• Abstract（参考訳）: 構文誘導合成(syntic-guided synthesis)は、候補解の探索空間が文法の形で構文テンプレートによって制約されるプログラム合成のパラダイムである。 これらの構文的制約は、言語をユーザが望む空間に制約するだけでなく、シンセサイザーのために検索スペースを抽出する、という2つの目的を果たす。 よく書かれた構文テンプレートを考えると、これは非常に効果的なテクニックである。 しかし、これはそのようなテンプレートを提供するユーザによって大きく依存している。検索スペースが大きくなり、合成が遅くなる統語的テンプレートと、小さすぎる統語的テンプレートは、必要なソリューションを含まない可能性がある。 本研究では,構文テンプレートの空間を規則の行列として構成し,この行列を遺伝的アルゴリズムなどの単純な探索手法を用いて,少ない訓練データで効果的に探索できることを実証する。

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