記号実行+モデル計数+エントロピー最大化=自動探索合成【JST・京大機械翻訳】

Downing Mara; Molavi Abtin; Bang Lucas

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201002841401 整理番号：22P0193524

記号実行+モデル計数+エントロピー最大化=自動探索合成【JST・京大機械翻訳】

Symbolic Execution + Model Counting + Entropy Maximization = Automatic Search Synthesis

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発行年： 2020年09月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

探索問題を解くためのステップの自動合成法を提案した。探索問題の仕様を与えて,この手法は,問題をモデル化する一連の制約を抽出するために,記号的実行を用いて仕様を分析した。これらの制約は,モデル計数と呼ばれるプロセスで使用され,未知のターゲットに関する述語に対する探索ステップに関連する確率分布の計算に活用される。確率分布関数により,Shannonエントロピーに基づく情報利得目的関数を決定し,最大化したとき,探索の次の最適ステップを得た。提案アルゴリズムが正しい解に収束することを証明し,計算量問題を論じた。探索問題仕様を書き込むためのドメイン固有言語を実装し,静的解析フェーズを可能にした。著者らの実験は,ソフトウェアセキュリティ,計算幾何学,ゲームのためのAI,およびユーザ選好ランキングのドメインによって触発された一連の探索問題事例研究に関する著者らのアプローチの有効性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , その他のオペレーションズリサーチの手法

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