使用人工智能进行自动编程的搜索技术属于哪个类别？

Question

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我正在研究文献中可用的自动编程技术，但仅限于使用人工智能的技术。我所能找到的唯一一种技术是遗传编程。

除了遗传编程之外，还有哪些技术可以将高级问题规范转换为可运行的程序，而程序员不需要知道如何解决这些问题呢？这些搜索技术属于哪个类别？

- mtanti

4个回答

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据我所知，遗传编程是目前自动编程技术的主流方法。除此之外，您可能还想看看以下内容：

- schaul

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一般的类别是机器学习。其他技术包括提升, 我相信你现在知道该去哪里寻找更多信息了。

你也可以研究一下神经网络。

- verdesmarald

机器学习是一个比自动编程更广泛的类别，提升和神经网络略显无关。它们或许可以应用于自动编程问题，但它们本身并不是自动编程技术。 - Tom Castle

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其他搜索技术包括禁忌搜索和模拟退火。在规划竞赛我参加过的中，它们通常甚至优于遗传算法：例如在ITC2007轨道1中，前四名使用了禁忌搜索和/或模拟退火，而第五名使用了遗传算法。

然而，我还没有看到它们应用于自动编程技术，可能是因为它们不适合这种情况。

- Geoffrey De Smet

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可以查看英文原文，
原文链接

- Tom Castle · Accepted Answer

这个类别没有一个具体的名称，尽管术语“遗传编程”通常不仅指使用Lisp S表达式表示为树的原始遗传编程，更广泛地指所有使用进化算法进行自动编程的技术。当然，这不包括非进化方法，但它占据了研究文献的很大一部分。

其他技术也被归为这个宽泛的“遗传编程”类别，您可能需要考虑的包括语法进化，基因表达式编程，线性遗传程序设计和笛卡尔遗传程序设计。

还有与遗传编程不同（尽管在某些方面相似）的进化编程。已经进行了少量关于使用蚁群优化进行自动编程的研究，尽管我认为效果并不是很好。您可以在Google学术中找到更多相关信息。