Program Synthesis with Best-First Bottom-Up Search

要約

コストガイド付きボトムアップ検索 (BUS) アルゴリズムは、コスト関数を使用して検索をガイドし、プログラム合成タスクを解決します。
この論文では、現在の最先端のコストガイド BUS アルゴリズムが共通の問題を抱えていることを示します。つまり、モデルによって与えられる有用な情報が失われ、アルゴリズムに従って最良の優先順位で検索を実行できない可能性があります。
コスト関数。
我々は、Bee Searchと呼ばれる新しいベストファーストボトムアップ検索アルゴリズムを導入します。このアルゴリズムは、情報損失を受けず、ベストファースト方式でコストガイドに基づいたボトムアップ合成を実行できます。
重要なのは、Bee Search はプログラムの生成に関して最良優先の検索を実行することです。つまり、ソリューション プログラムよりも高価なプログラムをメモリ内に作成することさえありません。
プログラムコストの抽象空間で検索を実行することにより、世代に関して最良優先の順序付けを実現します。
また、既存のコスト モデルによって提供される情報をより効果的に使用する新しいコスト関数も導入します。
文字列操作とビットベクトル タスクに関する実験結果は、より複雑なドメイン固有言語 (DSL) を使用する場合、Bee Search が既存のコストに基づく BUS アプローチよりも優れたパフォーマンスを発揮できることを示しています。
Bee Search と以前のアプローチは、より単純な DSL でも同様にうまく機能します。
さらに、Bee Search を使用した新しいコスト関数は、文字列操作タスクにおいて以前のコスト関数よりも優れたパフォーマンスを発揮します。

要約(オリジナル)

Cost-guided bottom-up search (BUS) algorithms use a cost function to guide the search to solve program synthesis tasks. In this paper, we show that current state-of-the-art cost-guided BUS algorithms suffer from a common problem: they can lose useful information given by the model and fail to perform the search in a best-first order according to a cost function. We introduce a novel best-first bottom-up search algorithm, which we call Bee Search, that does not suffer information loss and is able to perform cost-guided bottom-up synthesis in a best-first manner. Importantly, Bee Search performs best-first search with respect to the generation of programs, i.e., it does not even create in memory programs that are more expensive than the solution program. It attains best-first ordering with respect to generation by performing a search in an abstract space of program costs. We also introduce a new cost function that better uses the information provided by an existing cost model. Empirical results on string manipulation and bit-vector tasks show that Bee Search can outperform existing cost-guided BUS approaches when employing more complex domain-specific languages (DSLs); Bee Search and previous approaches perform equally well with simpler DSLs. Furthermore, our new cost function with Bee Search outperforms previous cost functions on string manipulation tasks.

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