Geri Dön

Genetik programlama ile birim-testlerinden go kodunun ilk taslağının üretimi

Producing first drafts of go code from unit-tests with genetic programming

  1. Tez No: 849591
  2. Yazar: UFUKTAN YILDIRIM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEMRA GÜNDÜÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Genetik programlama bilgisayar programlarının rastgele uygulanan değişimler ve uyuma dayalı elemelerin tekrarıyla yani evrimsel süreçle elde edildiği bir program sentezi yöntemidir. Ancak genetik programlama 30 yılı aşkın geçmişine rağmen henüz pek çok modern programlama diline uyarlanamamıştır. Sebebi ise bu dillerin zengin özellik seti ve çok aşamalı test süreçlerinin çözüm uzayını en iyi evrimsel aramanın dahi yolunu kaybetmeden, yerel minimumlara takılmadan çözümü bulamayacağı kadar genişletmesidir. Bu çalışmanın amacı LLM'lerin kod üretim özelliğinin gördüğü geniş ilginin sebep olacağı öngörülen zorunlu ve derlemeli dillerde kod sentezi yöntemleri araştırmalarındaki hızlanmaya katkı sağlaması için literatürde ve deneylerde karşılaşılmış sorunların ve onlara geliştirilen çözüm önerilerinin paylaşılmasıdır. Çalışmada tanıtılan yöntemlerden biri olan Katmanlı Arama, ana aramanın keşifsel karakterini korumak hedefiyle çalışma zamanı, sözdizimi ve basım hatalarına sahip denekler ortaya çıktığı her seferde, çok adımlı tamirleri bulmak için sınırlandırılmış, sığ, sıkışık ve izole alt evrimler başlatır. Ana aramayı sadece semantik hataların giderimine göre yapılandırmaya imkan tanır. Bu sayede, davranışı iyileştirmek için birden fazla yapısal düzenleme gerektiren yeniliklerin prematüre elenmekten korunması hedeflenir. Paylaşılan bir başka yöntem ST-ASTGP, AST kaynaklı çözüm uzayı genişlemesini azaltma hedefiyle sadece genotipte değil aynı zamanda fenotipte de tip güvenliğini gözeterek daha az söz dizimi hatasına sahip daha iyi denekler üretir.

Özet (Çeviri)

Genetic Programming is a program synthesis method that aims to find computer programs by repeatedly introducing randomly developed candidates and eliminating worser ones for generations. Yet, even after its 30 years long journey, there have been no success on applying it to an imperative and compiled language. Because of those languages' rich feature set and multi step testing process leading the solution space to expand further than the best evolutionary search can reach result before losing its way, stuck in local minima. Purpose of this work is to contribute into acceleration in code synthesis research on imperative and compiled languages which is expected to happen in public's recent interest on code producing abilities of LLMs by sharing solution ideas to current problems defined in literature and experimented in the research. One method introduced, Layered Search aims to protect explorative characteristic of the main search by spinning off overly restricted, shallower, dense and isolated sub-evolutions to quickly check possible, near fixes whenever a candidate with runtime, syntax or print errors is appeared in the main search. It enables main search to be tuned only for fixing semantic errors. This way, any innovation which needs multiple generations of structural improvement to improve behavior can get a chance against premature elimination. Another method ST-ASTGP targets reduction in AST-caused expansion in solution space by producing better candidates with less syntax errors by guarding type safety not only in the genotype but also in the phenotype as defined in language specification.

Benzer Tezler

  1. Aircraft parking optimization using genetic algorithm

    Genetik algoritma kullanarak uçak park yeri optimizasyonu

    BURAK GÜLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ETİ MİZRAHİ

  2. Hibrit elektrikli bir kamyon için bulanık mantık tabanlı enerji yönetim sistemi algoritmalarının geliştirilmesi

    Development of fuzzy logic based energy management system algorithms for hybrid electric truck

    HAZAL SÖLEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT YILMAZ

  3. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Tıp Fakültesi ve Hafsa Sultan Hastanesi sağlık çalışanları ve idari personelinin neonatal tarama programları ile ilgili bilgi düzeylerinin araştırılması

    The investigation of the knowledge levels of health workers and administrative personnel on neonatal screening programs in medical faculty of Manisa Celal Bayar University and Hafsa Sultan Hospital

    FATMA AY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Aile HekimliğiCelal Bayar Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATİH ÖZCAN

  4. Kompleks karışımların spektroskopik sinyallerinin paralel genetik algoritma ile analizi ve yorumlanması

    Resolution and interpreting of spectroscopic signalsof complex mixtures with the parallel genetic algortihms

    FATİH MEHMET AVCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Kimyaİnönü Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA KARAKAPLAN

  5. Determination of the validity and reliability of the one minute sit-to-stand test in overweight and obese children and adolescents

    Obez ve fazla kilolu çocuk ve adölesanlarda bir dakika otur kalk testinin geçerlilik ve güvenirliliğinin belirlenmesi

    NESRINE BENKHALIFA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Fizyoterapi ve Rehabilitasyonİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKŞEN KURAN ASLAN