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私は文献で利用可能な自動プログラミング技術の研究を行っていますが、AI を使用するもののみです。私が見つけることができる唯一のそのような手法は、遺伝的プログラミングです。

プログラマーが解決方法を知る必要のない、高レベルの問題仕様を実際のプログラムに変換する他の手法はありますか? これらの検索手法のカテゴリは何と呼ばれますか?

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カテゴリに具体的な名前はありませんが、遺伝的プログラミングという用語は、ツリーとして表される Lisp S 式を使用する元の遺伝的プログラミングを意味するだけでなく、進化的アルゴリズムを使用するすべての自動プログラミング手法をより広く指すために使用されることがよくあります。 . もちろん、これには非進化的方法は含まれていませんが、研究文献の大部分を占めています。

この広い「遺伝的プログラミング」カテゴリに属し、検討したい他の手法には、文法進化、遺伝子発現プログラミング、線形 GP、デカルト GPなどがあります。

遺伝的プログラミングとは異なる (いくつかの点では似ていますが)進化的プログラミングもあります。自動プログラミングに Ant Colony Optimization を使用することについて、少量の研究が行われています。とはいえ、あまり成功したとは思えません。Google Scholar を使用すると、これを最もよく見つけることができます。

于 2011-05-10T12:06:56.277 に答える
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私の知る限り、遺伝的プログラミングは現在、自動プログラミング手法への主要なアプローチです。この外であなたが見たいと思うかもしれません

于 2011-05-10T14:41:53.647 に答える
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その他の検索手法には、タブー検索やシミュレーテッド アニーリングなどがあります。私が参加した計画コンテストでは、一般的に遺伝的アルゴリズムよりも優れています。たとえば、ITC2007 トラック 1では、ファイナリスト 1、2、3、および 4がタブ検索および/またはシミュレーテッド アニーリングを使用し、ファイナリスト 5 は遺伝的アルゴリズムを使用しました。

ただし、それらが自動プログラミング手法に適用されているのはまだ見たことがありません。

于 2011-05-11T06:06:09.853 に答える
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一般的なカテゴリは機械学習です。他の手法にはboostingが含まれます。どこを見ればよいかがわかったので、自分でさらに多くのことを見つけることができると確信しています。

また、ニューラル ネットワークを調べることもできます。

于 2011-05-10T09:30:51.593 に答える