彻底搜索算法 - 现有作品？

Question

您可能需要阅读两次，以便我的想法变得清晰。请耐心等待 我正在寻找现有的工作，以便针对特定问题进行详尽的搜索算法。穷举搜索也称为强力搜索，或简称为暴力搜索。

其他详尽的搜索算法搜索给定问题的解决方案。通常，这种问题的解决方案是满足某些要求的一些数据。

穷举搜索示例：
您想要解决KNAPSACK问题。这是可以装入袋子的物品，因此没有其他物品组合装入袋子，并且总和比你的结果组合更大的价值。
您可以通过遍历所有可能的组合（详尽无遗）来解决这个问题，并搜索适合包中的那个，哪个是这些组合中最有价值的组合。

我正在寻找的只是穷举搜索的一个特例：穷举搜索搜索算法作为解决方案。所以最后，我正在寻找一种算法来搜索解决某些特定问题的算法。

你可能会说：go go go it it。嗯，是的，我已经做到了。我在这里面临的困难是谷歌搜索“搜索另一种算法的算法”导致与“另一种搜索算法”完全相同。显然，这有太多不必要的结果，所以我被困在这里。

如何找到与详尽搜索算法相关的现有工作？ 更具体地说：有没有为此编写过的软件？你能指点我关于这个主题的任何链接或算法名称/更好的关键词吗？

更新：
我正在寻找这种算法搜索的目的是解决没有好的启发式算法的问题，例如，推算算法或尝试寻找其他可能或可能不是NP完全问题的解决方案算法（从而证明如果可以找到更快的算法，问题不是NP完全的;没有任何人为干预）。

Answer 1

您似乎正在寻找“程序综合”，它可以在一些有限的实例中工作，前提是您可以正确且正式地指定算法应该执行的操作（不提供实现）。 综合是构建门级电路的有效方法，但将合成应用于软件到目前为止仍然是一个研究途径而非实际。

不过，这里有几个关于这个主题的参考资料，

（在我看来，该领域最先进的一些工作，有一个工具） Armando Solar-Lezama的程序草图

查看关于该主题的Microsoft研究页面，他们认为这是热门话题：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/sumitg/pubs/synthesis.html

我见过的其他一些类似的东西： 基于模型检验的遗传规划及其在互斥中的应用。 （Katz＆amp; Peled @ TACAS '08），他们在ArXiv上有一个更新的版本：http://arxiv.org/abs/1402.6785

基本上，使用模型检查器（详尽地）探索搜索空间。

Answer 2

我不认为这是可能的（至少没有对算法类别的某些限制），并且无论如何，搜索空间会如此之大，以至于通过比较它会使普通的暴力驯服。例如，您可以枚举特定计算模型的算法（例如图灵机），但随后停止问题就会出现问题 - 您如何判断它是否能解决您的问题？如果您有一系列依赖于离散参数的算法，那么您当然可以强制选择参数。

有关遗传编程的大量文献（见https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_programming）。这可能会让你有所作为。特别是 - 在这种情况下经常使用的树数据结构（本质上是表达式树或更一般地说是抽象语法树）可以允许强力枚举。

Answer 3

查看来自Google DeepMind的Alex Graves，Greg Wayne和Ivo Danihelka的Neural Turing Machines。

摘要：

  

我们通过耦合它们来扩展神经网络的能力   外部内存资源，它们可以通过注意力与之交互   流程。组合系统类似于图灵机或Von   Neumann架构但是端到端是可区分的，允许它   有效地训练梯度下降。初步结果   证明神经图灵机可以推断出简单的算法   例如从输入和输出中复制，排序和关联召回   实例

Answer 4

我使用遗传编程为旅行推销员问题演变/生成启发式算法。在测试问题（随机图和从TSPLIB获取的其他图）上，演化启发式优于最近邻。如果您需要源代码，可以从此处下载：http://www.tcreate.org/evolve_heuristics.html

Answer 5

名为“系统搜索lambda表达式”的

This paper在lambda演算中表示的小型安全功能程序空间中执行详尽的枚举。