論文の概要: Effective Adaptive Mutation Rates for Program Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15976v1
• Date: Sun, 23 Jun 2024 00:56:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 19:43:16.031269
• Title: Effective Adaptive Mutation Rates for Program Synthesis
• Title（参考訳）: プログラム合成における効果的な適応的突然変異率
• Authors: Andrew Ni, Lee Spector,
• Abstract要約: 進化的アルゴリズムの問題解決性能は突然変異率に依存する。 本稿では,変異率の特定の必要性を解消する適応的バンディットに基づく突然変異法を提案する。 ソフトウェア合成とシンボリック回帰問題の結果から,本手法の有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2228025627337864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem-solving performance of many evolutionary algorithms, including genetic programming systems used for program synthesis, depends on the values of hyperparameters including mutation rates. The mutation method used to produce some of the best results to date on software synthesis benchmark problems, Uniform Mutation by Addition and Deletion (UMAD), adds new genes into a genome at a predetermined rate and then deletes genes at a rate that balances the addition rate, producing no size change on average. While UMAD with a predetermined addition rate outperforms many other mutation and crossover schemes, we do not expect a single rate to be optimal across all problems or all generations within one run of an evolutionary system. However, many current adaptive mutation schemes such as self-adaptive mutation rates suffer from pathologies like the vanishing mutation rate problem, in which the mutation rate quickly decays to zero. We propose an adaptive bandit-based scheme that addresses this problem and essentially removes the need to specify a mutation rate. Although the proposed scheme itself introduces hyperparameters, we either set these to good values or ensemble them in a reasonable range. Results on software synthesis and symbolic regression problems validate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: プログラム合成に使用される遺伝的プログラミングシステムを含む多くの進化的アルゴリズムの問題解決性能は、突然変異率を含むハイパーパラメータの値に依存する。 ソフトウェア合成ベンチマーク問題において、最も優れた結果を生み出すために使用される突然変異法であるUMAD(Uniform Mutation by Addition and Deletion)は、ゲノムに所定の頻度で新しい遺伝子を追加し、加算率のバランスをとる速度で遺伝子を削除する。 所定の付加率を持つUMADは、他の多くの突然変異およびクロスオーバースキームよりも優れていますが、進化システムの1つの実行内で、すべての問題またはすべての世代において、単一のレートが最適であるとは期待していません。 しかし、自己適応突然変異率のような現在の適応突然変異スキームの多くは、突然変異率が急速にゼロに崩壊する、消滅する突然変異率問題のような病理に苦しむ。 本稿では,この問題に対処し,突然変異率の特定の必要性を解消する適応的帯域幅に基づく手法を提案する。 提案手法自体はハイパーパラメータを導入しているが、良い値に設定するか、妥当な範囲でアンサンブルするかのいずれかである。 ソフトウェア合成とシンボリック回帰問題の結果から,本手法の有効性が検証された。

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