論文の概要: Instruction and Solution Probabilities as Heuristics for Inductive Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13804v1
• Date: Fri, 13 Jun 2025 15:24:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.15376
• Title: Instruction and Solution Probabilities as Heuristics for Inductive Programming
• Title（参考訳）: 帰納的プログラミングのヒューリスティックスとしての指導と解決確率
• Authors: Edward McDaid, Sarah McDaid,
• Abstract要約: 命令サブセット(IS)は、インダクティブプログラミング(IP)検索空間のサイズを数十桁縮小することができる。 我々は、さらなる確率として命令と解決策を導入することで、ISアプローチを拡張します。 いずれの変種も、解サイズに応じて、最大数桁のIP検索空間サイズを大幅に削減できることが示される。
• 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: Instruction subsets (ISs) are heuristics that can shrink the size of the inductive programming (IP) search space by tens of orders of magnitude. Here, we extend the IS approach by introducing instruction and solution probabilities as additional heuristics. Instruction probability reflects the expectation of an instruction occurring in a solution, based on the frequency of instruction occurrence in a large code sample. The solution probability for a partial or complete program is simply the product of all constituent instruction probabilities, including duplicates. We treat the minimum solution probabilities observed in code sample program units of different sizes as solution probability thresholds. These thresholds are used to prune the search space as partial solutions are constructed, thereby eliminating any branches containing unlikely combinations of instructions. The new approach has been evaluated using a large sample of human code. We tested two formulations of instruction probability: one based on instruction occurrence across the entire code sample and another that measured the distribution separately for each IS. Our results show that both variants produce substantial further reductions in the IP search space size of up to tens of orders of magnitude, depending on solution size. In combination with IS, reductions of over 100 orders of magnitude can be achieved. We also carried out cross-validation testing to show that the heuristics should work effectively with unseen code. The approach is described and the results and some ideas for future work are discussed.
• Abstract（参考訳）: 命令サブセット (IS) は、インダクティブプログラミング (IP) 検索空間のサイズを数十桁縮小できるヒューリスティックである。 ここでは、追加のヒューリスティックスとして命令と解確率を導入することで、ISアプローチを拡張した。 命令確率は、大規模なコードサンプルにおける命令発生頻度に基づいて、ソリューションで発生する命令の期待を反映する。 部分的プログラムあるいは完全プログラムの解確率は、単に重複を含むすべての構成的命令確率の積である。 異なるサイズのコードサンプルプログラムユニットで観測される最小解確率を、解確率閾値として扱う。 これらのしきい値は部分解が構築されるにつれて探索空間を振舞うために使用され、それによって命令のありそうもない組み合わせを含む枝は排除される。 新たなアプローチは、人間のコードの大規模なサンプルを使用して評価されている。 1つはコードサンプル全体にわたる命令発生に基づくもので、もう1つはIS毎に個別に分布を測定したものである。 以上の結果から, いずれの変種も, 解数に応じて, 最大数桁のIP検索空間サイズを大幅に削減できることが示唆された。 ISと組み合わせることで、100桁を超える規模の削減が達成できる。 またクロスバリデーションテストを行い、ヒューリスティックスが見えないコードで効果的に機能することを示しました。 提案手法について述べ,その結果と今後の課題について考察する。

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