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Program Generation Using Simulated Annealing and Model Checking

机译：使用模拟退火和模型检查生成程序

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摘要

Program synthesis can be viewed as an exploration of the search space of candidate programs in pursuit of an implementation that satisfies a given property. Classic synthesis techniques facilitate exhaustive search, while genetic programming has recently proven the potential of generic search techniques. But is genetic programming the right search technique for the synthesis problem? In this paper we challenge this belief and argue in favor of simulated annealing, a different class of general search techniques. We show that, in hindsight, the success of genetic programming has drawn from what is arguably a hybrid between simulated annealing and genetic programming, and compare the fitness of classic genetic programming, the hybrid form, and pure simulated annealing. Our experimental evaluation suggests that pure simulated annealing offers better results for automated programming than techniques based on genetic programming.
机译：程序综合可以看作是在寻求满足给定属性的实现时对候选程序搜索空间的探索。经典的合成技术有助于穷举搜索，而遗传编程最近证明了通用搜索技术的潜力。但是，遗传编程是综合问题的正确搜索技术吗？在本文中，我们对这一信念提出了挑战，并主张使用模拟退火（一种不同类型的常规搜索技术）。我们可以证明，事后看来，遗传编程的成功来自于模拟退火和遗传编程之间的混合，并比较了经典遗传编程，混合形式和纯模拟退火的适用性。我们的实验评估表明，与基于基因编程的技术相比，纯模拟退火为自动化编程提供了更好的结果。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Vienna(AU)
  • 作者

    Idress Husien; Sven Schewe;

  • 作者单位

    Department of Computer Science, University of Liverpool, Liverpool, UK;

    Department of Computer Science, University of Liverpool, Liverpool, UK;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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