用于人工代码生成的AI研究环境（元编程）

https://github.com/gsurma/meta_intelligence

关于

鉴于一种深奥的，简约的，虽然图灵完整的编程语言Brainfuck，目标是人工生成执行特定任务的程序。

Brainfuck只有8个指令，使得它很容易为计算机阅读（检查python解释器brainfuck_interpreter.py），但另一方面，很难理解人类，因此这个名称。

">" Increment the pointer.

"<" Decrement the pointer.

"+" Increment the byte at the pointer.

"-" Decrement the byte at the pointer.

"." Output the byte at the pointer.

"[" Jump forward past the matching ] if the byte at the pointer is zero.

"]"] Jump backward to the matching [ unless the byte at the pointer is zero.

"," Input a byte and store it in the byte at the pointer.

遗传进化

目标是生成一个输出给定目标字符串的brainfuck程序。目标字符串'HI'的示例用法：

python3 genetic_evolution_meta_programmer.py 'HI'

1. 将从一群随机染色体开始，其中每条染色体都是一个脑卒中程序，表示为一串随机指令。例如染色体：[->+]+.-><>+。请记住，绝大多数随机生成的程序在语法上都是不正确的，因此需要在添加到填充之前使用解释器对它们进行验证。
2. 然后将进入选择阶段，将选择表现最佳的节目。程序使用适应度函数进行评估，该函数使用以下函数计算每个字符的分数：fitness_score += ASCII_CHARS_COUNT-abs(input_score-target_score)这基本上是计算ASCII表上从给定字符到所需字符的距离。越接近目标角色。分数越大，越接近目标，ASCII_CHARS_COUNT每个角色最多。每条染色体的最大适合度得分计算为len(self.target)*ASCII_CHARS_COUNT。
3. 接下来，将配置染色体与轮盘选择并执行交叉。
4. 最后要进行突变。一些突变后的程序是无效的，所以我将用随机有效程序替换它们以保持总体大小不变。
5. 将重复步骤1-3，直到找到目标字符串。

超参数

POPULATION = 100

MUTATION_RATE = 0.115

MAX_MUTATION_ATTEMPTS = 500

SELECTION_RATE = 0.9

PROGRAM_LENGTH_LOWER_BOUND = 10

PROGRAM_LENGTH_UPPER_BOUND = 100

结果

FOUND SOLUTION: +++++++++++++++++++++++++++++++++. for: '!' in: 5 minutes

FOUND SOLUTION: ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++.+. for: 'HI'  in: 27 minutes

FOUND SOLUTION: +++++-+++[>+++++++<-]>-+.+.+. for: '123' in: 20 minutes