A Static Analysis of Informed Down-Samples
A Static Analysis of Informed Down-Samples
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知情下样本的静态分析
DOI：
10.1145/3583133.3590751
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Spector, Lee
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Boldi, Ryan;Lalejini, Alexander;Helmuth, Thomas;Spector, Lee
我们提出了一个分析人口水平的测试覆盖率的损失时，结合词库选择不同的下采样策略。我们研究了第一代遗传编程运行的记录种群，以及完全合成的种群。我们的研究结果验证了这一假设，即与随机下采样相比，知情下采样更好地保持了人口水平的测试覆盖率。此外，我们表明，这两种形式的下采样造成更大的测试覆盖率损失比标准的词典选择没有下采样。然而，考虑到更多关于总体的信息，我们发现知情的下采样可以进一步减少其测试覆盖率损失。我们还建议更广泛地采用我们在这项工作中提出的静态人口分析。
We present an analysis of the loss of population-level test coverage induced by different down-sampling strategies when combined with lexicase selection. We study recorded populations from the first generation of genetic programming runs, as well as entirely synthetic populations. Our findings verify the hypothesis that informed down-sampling better maintains population-level test coverage when compared to random down-sampling. Additionally, we show that both forms of down-sampling cause greater test coverage loss than standard lexicase selection with no down-sampling. However, given more information about the population, we found that informed down-sampling can further reduce its test coverage loss. We also recommend wider adoption of the static population analyses we present in this work.
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通讯作者：
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