Apr, 2023

HOTGP -- 高阶类型遗传规划

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TL;DR本文介绍了一种新的基于 Haskell 的基因编程算法 HOTGP，它利用规约的数据类型来约束搜索空间，更好地合成类型良好的纯函数编程。经验结果表明，与其他六种算法相比，HOTGP 在综合正确程序的能力上更为优异。
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发现论文，激发创造
  • 函数式编码构建遗传编程

    研究了一种基于遗传编程的编程合成方法，利用反射和一级规范来支持进化可能使用任意数据类型、多态和现有代码库中的函数的程序，使用 Hindley-Milner 类型系统可以演化类型安全的程序，并将性能与其他现代遗传编程方法进行比较。

    Jun, 2022

  • 基于约束的类型导向程序合成

    使用基于约束的类型推断技术探索了一种类型导向的程序综合方法，以更有效地综合多态代码，并解决建立在多态上的高级类型功能，如 GADTs。辅以我们在 Haskell 编程语言的原型工具 Scythe 中实现的这些技术，并反思我们的初步使用经验。

    Jul, 2019

  • 程序合成的遗传算法

    利用进化计算方法改善演绎程序合成工具 SuSLik 的搜索策略，以加速正确程序的推导，交叉验证结果显示改进后的方法可泛化应用于未预见的问题。

    Nov, 2022

  • 迭代遗传改进：扩展随机程序合成

    提出了一种名为迭代性遗传改进的基于随机程序综合的新框架，用于以一种更加健壮的方式逐步增加程序的复杂性，并在列表操作和字符串转换上表现出可观的优越性。

    Feb, 2022

  • 连续优化合成程序

    该文提出了一种将程序合成作为连续优化问题的新型方法，并使用现代演化方法解决问题，同时提出了一种映射方案将连续形式转换为实际的程序。通过比较 GENESYS 和其他程序综合技术，证明 GENESYS 在相同的时间预算内综合出更多程序。

    Nov, 2022

  • 分层神经程序合成

    本文提出了一种可扩展的程序合成框架，通过层级组合程序实现程序合成，该框架可以从输入 / 输出对中合成比之前更长、更复杂的程序，并通过任务嵌入空间和程序解码器将任务嵌入解码为程序。

    Mar, 2023

  • 自然语言规格说明到数学程序的综合

    研究评估了使用数据增强、后处理和代码生成模型 CodeT5 合成数学程序的效果，通过应用线性规划规则来评分和纠正光束，该方法基于自然语言规范实现自动化建模。实验结果表明，在使用这些增强方法后，CodeT5 基础版本的执行准确率为 0.73，明显优于 ChatGPT 的零 - shot 执行准确率 0.41 和 Codex 的 0.36。

    Mar, 2023

  • 多态细化类型的程序合成

    提出了一种基于细化类型的递归函数合成方法，支持自动验证和程序细节拆分，实现了比现有方案更高效和易用的程序合成工具。

    Oct, 2015

  • TurboGP：一个灵活而先进的基于 Python 的 GP 库

    TurboGP 是一种完全采用 Python 编写且专为机器学习任务设计的遗传编程 (GP) 库，它实现了其他 GP 实现中不可用的现代功能，例如岛屿和细胞人口方案、不同类型的遗传操作 (迁移、保护杂交)、在线学习等等。TurboGP 最独特的特点是其本地支持不同类型的 GP 节点，以允许不同的抽象级别，这使得 TurboGP 在处理各种数据源时特别有用。

    Aug, 2023

  • CGP++：一个现代 C++ 实现的笛卡尔遗传编程

    我们提出了 CGP 的现代 C++ 实现的第一个版本，追求面向对象的设计和通用编程范式，以提供一种高效的实现模型，可以方便地在 CGP 领域中发现新的问题领域和实现长期提出的复杂高级方法，从而促进 CGP 领域的解释性、可访问性和再现性。

    Jun, 2024