Extended summary of code building genetic programming
- 1. Extended Summary of «Code Building Genetic Programming» UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TRIESTE DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA E ARCHITETTURA TESI DI LAUREA TRIENNALE Laurenda: Martina MAIONE Relatore: Prof. Andrea DE LORENZO Anno Accademico 2020-2021
- 2. Obiettivo della ricerca • Programmi che supportano tipi di dati arbitrari • Manipolazione di tipi polimorfici • Utilizzo di codice preesistente • Senza configurazioni aggiuntive • Codice sorgente eseguibile in ogni ambiente
- 3. Problema Non tutti i sistemi di sintesi di programmi vanno bene!
- 4. Problema PushGP • Programmi che supportano tipi di dati arbitrari • Manipolazione di tipi polimorfici • Utilizzo di codice preesistente • Senza configurazioni aggiuntive • Codice sorgente eseguibile in ogni ambiente
- 5. Problema G3P • Programmi che supportano tipi di dati arbitrari • Manipolazione di tipi polimorfici • Utilizzo di codice preesistente • Senza configurazioni aggiuntive • Codice sorgente eseguibile in ogni ambiente
- 8. Genotipo Grafo diretto e aciclico • Input e costanti • Funzioni: argomento → valore
- 9. Come generare il fenotipo • Nodi del DAG • Tipo di ritorno Input: • Compilazione espressioni → codice eseguibile Processo:
- 10. Compilazione • Foglie: caricate nello stack • Funzione: Ogni argomento ha un valore del tipo corretto → funzione valida
- 11. Valutazione del programma • Sul tipo di dato restituito • Sui casi di addestramento
- 13. 1° Test set • Days Between • Prefix Paths • Filter Bounds
- 15. General Program Synthesis Benchmark Suite • Negative To Zero • Median • Smallest • Vector Average • Compare String Lengths • Replace Space With Newline • Number IO 2° Test set
- 17. CBGP Riutilizzo di porzioni di codice preesistente No configurazioni aggiuntive Programmi con tipi di dati arbitrari e polimorfici
- 18. Ricerche future Test set più ampio Più informazioni rispetto ai tipi di dati Algoritmi di ottimizzazione
- 19. Bibliografia Code Building Genetic Programming, Edward Pantridge Swoop Cambridge, Massachusetts, USA Lee Spector Amherst College, Hampshire College, and UMass Amherst Amherst, Massachusetts, USA A Survey of Genetic Programming and Its Applications, Milad Taleby Ahvanooey, Qianmu Li, Ming Wu, Shuo Wang Comparison of Linear Genome Representations for Software Synthesis, Pantrdige, E., Helmuth, T., and Spector, L. General Program Synthesis Benchmark Suite, T. Helmuth, Lee Spector, Hampshire College & University of Massachussetts, Amherst Sitografia Wikipedia https://www.wikipedia.org Hampshire College https://www.hampshire.edu
- 20. Grazie per l’attenzione UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TRIESTE DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA E ARCHITETTURA TESI DI LAUREA TRIENNALE Laurendo: Martina MAIONE Relatore: Prof. Ing. Andrea DE LORENZO Anno Accademico 2020-2021
- 21. Polimorfismo Un’espressione il cui tipo è descritto da una classe A può assumere valori di un qualunque tipo descritto da una classe B sottoclasse di A Veicolo Macchina Bicicletta
- 22. Problema: PushGP • Polimorfismo per inclusione • Tipi generici Nuovo tipo → nuovo stack NB: No funzioni → inutile → Funzioni in anticipo → tipi in anticipo → no polimorfismo parametrico Veicolo Macchina Bicicletta
- 23. Problema: G3P • Polimorfismo per inclusione Quale grammatica utilizzo? • Tipi generici Infinito numero di grammatiche