Auflistung nach Autor:in "Kitzelmann, Emanuel"
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- ZeitschriftenartikelA Combined Analytical and Search-Based Approach for the Inductive Synthesis of Functional Programs(KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 25, No. 2, 2011) Kitzelmann, EmanuelInductive program synthesis addresses the problem of automatically generating (declarative) recursive programs from ambiguous specifications such as input/output examples. Potential applications range from software development to intelligent agents that learn in recursive domains. Current systems suffer from either strong restrictions regarding the form of inducible programs or from blind search in vast program spaces. The main contribution of my dissertation (Kitzelmann, Ph.D. thesis, 2010) is the algorithm Igor2 for the induction of functional programs. It is based on search in program spaces but derives candidate programs directly from examples, rather than using them as test cases, and thereby prunes many programs. Experiments show promising results.
- TextdokumentEin kombinierter analytischer und suchbasierter Ansatz zur induktiven Synthese funktionaler Programme(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2010, 2011) Kitzelmann, EmanuelInduktive Programmsynthese beschäftigt sich mit der automatisierten Konstruktion von Computer-Programmen auf Basis von unvollständigen Spezifikationen wie z.B. Eingabe/Ausgabe-Beispielen. Es lassen sich zwei komplementäre Ansätze unterscheiden: Im effizienten aber eingeschränkten analytischen Ansatz wird eine rekursive Funktionsdefinition generiert, indem rekurrente Strukturen zwischen den einzelnen Beispielen gefunden und generalisiert werden. Im mächtigeren aber ineffizienten erzeuge-und-teste Ansatz werden unabhängig von den bereitgestellten Beispielen solange Programme einer Klasse generiert, bis ein Programm gefunden wurde das alle Beispiele korrekt berechnet. Hauptbeitrag dieser Arbeit ist der neue Algorithmus IGOR2 zur induktiven Synthese funktionaler Programme, der den analytischen Ansatz generalisiert und mit Suche in einem Programmraum kombiniert, um einen guten Kompromiss zwischen Expressivität und Effizienz zu erreichen. IGOR2 ist terminierend und garantiert Korrektheit synthetisierter Programme bzgl. gegebener Beispiele. Experimente zeigen, dass IGOR2 nicht-triviale Programme in verschiedenen Domänen induzieren kann und meist effizienter ist als andere vergleichbare Systeme.