PyGGI 2.0: language independent genetic improvement framework
PyGGI 2.0: language independent genetic improvement framework
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PyGGI 2.0：独立于语言的遗传改进框架
DOI：
10.1145/3338906.3341184
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
An G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
An G
PyGGI是一种用于基因改良（GI）的研究工具，其设计用途广泛且易于使用。我们介绍PyGGI 2.0版本，其主要特性是基于xml的中间程序表示。它允许用户轻松定义GI操作符和算法，这些操作符和算法可以在多种目标语言中重用。使用新版本的PyGGI，我们给出两个案例研究。首先，我们使用QuixBugs基准进行了一个自动程序修复（APR）实验，其中包含Python和Java中的有缺陷的程序。其次，我们通过对MiniSAT可满足性求解器的程序专门化来复制运行时改进方面的现有工作。PyGGI 2.0能够为以前任何APR工具都无法修复的错误生成补丁。在miniat的情况下，它还能够实现14%的运行时改进。结果表明，新版本的PyGGI具有良好的适用性和表达能力。该工具演示的视频位于：https://youtu.be/PxRUdlRDS40。
PyGGI is a research tool for Genetic Improvement (GI), that is designed to be versatile and easy to use. We present version 2.0 of PyGGI, the main feature of which is an XML-based intermediate program representation. It allows users to easily define GI operators and algorithms that can be reused with multiple target languages. Using the new version of PyGGI, we present two case studies. First, we conduct an Automated Program Repair (APR) experiment with the QuixBugs benchmark, one that contains defective programs in both Python and Java. Second, we replicate an existing work on runtime improvement through program specialisation for the MiniSAT satisfiability solver. PyGGI 2.0 was able to generate a patch for a bug not previously fixed by any APR tool. It was also able to achieve 14% runtime improvement in the case of MiniSAT. The presented results show the applicability and the expressiveness of the new version of PyGGI. A video of the tool demo is at: https://youtu.be/PxRUdlRDS40.
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GI 立即
DOI：
10.1145/3067695.3082515
发表时间：
2017
期刊：
Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion
影响因子：
--
作者：
D. White
通讯作者：
D. White
面向树与面向行的基于观察的切片
DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
IEEE Working Conference on Source Code Analysis and Manipulation
影响因子：
--
作者：
D. Binkley;N. Gold;Syed S. Islam;J. Krinke;S. Yoo
通讯作者：
S. Yoo
PYGGI：遗传改进的 Python 通用框架
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
Shin Yoo
通讯作者：
Shin Yoo
面向树和面向线的观察切片的比较
影响因子：
4.1
作者：
D. Binkley;N. Gold;Syed S. Islam;J. Krinke;S. Yoo
通讯作者：
S. Yoo
使用 PyGGI 比较程序修复的行和 AST 粒度级别
DOI：
10.1145/3194810.3194814
发表时间：
2018
期刊：
Proceedings of the 4th International Workshop on Genetic Improvement Workshop
影响因子：
--
作者：
Gabin An;Jinhan Kim;S. Yoo
通讯作者：
S. Yoo