源代码的遗传进化

Question

我很想知道在C＃中编写“自编”的代码。我知道这在广义上是不可能的，但我正在考虑为动态程序集设置某种格式，该程序集定义除了某些目标函数的主体之外的所有内容。 然后算法或神经网络尝试填充函数体。然后执行程序集，然后新启动的程序集尝试调用目标函数，然后创建另一个基于相同代码的新程序集，希望更好地实现该目标函数。

鉴于这种行为，C＃和动态程序集是一个合适的选择（我担心创建时间和执行程序集会花费的时间）。是否有一些语言专门用于动态创建要执行的代码，或者C＃是否足够好？

此外，欢迎并欢迎任何有关整个装配体创建装配理念的方法或设置的评论！ （如果你不知道，我很新）

谢谢！

Answer 1

我可能错了，但听起来很像你对Genetic Programming感兴趣。一个很好的基础是一些阅读（我建议this book on machine learning，这很棒）。

特别是对于遗传编程，您可以尝试GPdotNET，但对于更广泛的机器学习，我肯定会看Accord .NET Framework。 Accord背后的人写了一个great blog，这也很有用。

Answer 2

如果你想“发展”源代码，你必须能够操纵它。使用抽象语法树最容易做到这一点。使AST容易操作的工具称为program transformation systems，它们可以编码可以作为基因突变的源到源转换规则。

我们的DMS软件重组工具包的一个这样的规则代码如下所示：

 swap_operators(x:product,y:term): sum-> sum
       "\x + \y " ->  "\x - \y" if  somecondition();

如果应用“+”，则将“+”替换为“ - ”。理想情况下，你有一堆这些“交叉”运算符（切换运算符，改变表达优先级，改变变量，改变控制结构等）和“某些条件”来控制交叉运算符是否作为演化的一部分应用步骤

您需要其他方法来编译/运行/评估演进程序的适用性。

要使用DMS执行类似的操作，您需要DMS读取（解析为AST）基线程序（“初始生成”），应用一组进化转换，为修改后的AST发出代码，编译并运行它们（DMS可以调用“编译”和执行等子进程），评估结果选择这一代的前N个，再次应用进化运算符，重复直到天堂或你的电费溢出。

Answer 3

C＃适用于遗传编程，特别是现在动态语言运行时在.NET框架中，可以通过C＃的动态关键字访问。

GeneticProgramming .NET是一个可能让你离开的项目。几年前还有一篇关于使用C＃和Windows Forms进行遗传编程的MSDN文章：Natural Selection with C#。

Answer 4

随机变换代码不会进行线性更改。你的小改动应该主要带你走向成功。所以它与蛮力无异。遗传算法将陷入混乱状态。