Automatizovaná úprava souborů pomocí genetického programování
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Úprava souborů je nedílnou součástí práce pro mnoho lidí, ale ne každý umí programovat a nebo má dostatečnou znalost editovacích nástrojů, aby byl tento proces efektivní a rychlý. Toto je přesně to, co se snaží program představený v této práci -- Ebe -- vyřešit. Ebe z úryvků úprav provedených uživatelem pomocí genetického programovaní nalezne algoritmus na požadovanou transformaci souboru, který je pak možné použít na celý soubor nebo i více souborů najednou. Ebe se skládá z více částí, které musely být navrhnuty a implementovány ke splnění stanovených cílů. Za tímto účelem byl navrhnut nový programovací jazyk pro editaci souborů a kompatibilitu s genetickým programováním. Dále byl implementován interpreter pro tento jazyk a také překladač, který z poskytnutých ukázek syntetizuje editační algoritmus. Ebe bylo poté otestován a porovnáno s dalšími nástroji pro úpravu souborů. Tyto experimenty byly zaměřeny na celkovou editační dobu a Ebe ve většině experimentů dosáhlo lepších časů než jazyk Python 3 a podobných editačních časů jako jazyk AWK. Tyto experimenty potvrdily, že pro mnoho často prováděných úprav má Ebe potenciál jako alternativní nástroj pro tyto úlohy.
File editing is an integral part of today's work for many people, but not everyone has programming skills or deep knowledge of editing tools to make their editing efficient and quick. This is exactly what the program presented in this thesis -- Ebe -- is trying to solve. Ebe takes snippets of file edits done by the user and using genetic programming it finds the correct algorithm to transform the whole file or even multiple files into the desired output. Ebe consist of multiple parts, which had to be designed and implemented to achieve its goals. For this purpose a new programming language was designed to suite file editing and work well with genetic programming, an interpreter for this language was implemented as well as a compiler that uses genetic programming to synthesize the editing algorithm based on given examples. Ebe was then tested with other tools for file editing. These experiment focused on the overall editing speed and Ebe ended up having better editing times than Python 3 and similar editing times as the language AWK in most experiments. These experiments proved, that for many frequent editing tasks Ebe has a potential as an alternative tool for file editing.
File editing is an integral part of today's work for many people, but not everyone has programming skills or deep knowledge of editing tools to make their editing efficient and quick. This is exactly what the program presented in this thesis -- Ebe -- is trying to solve. Ebe takes snippets of file edits done by the user and using genetic programming it finds the correct algorithm to transform the whole file or even multiple files into the desired output. Ebe consist of multiple parts, which had to be designed and implemented to achieve its goals. For this purpose a new programming language was designed to suite file editing and work well with genetic programming, an interpreter for this language was implemented as well as a compiler that uses genetic programming to synthesize the editing algorithm based on given examples. Ebe was then tested with other tools for file editing. These experiment focused on the overall editing speed and Ebe ended up having better editing times than Python 3 and similar editing times as the language AWK in most experiments. These experiments proved, that for many frequent editing tasks Ebe has a potential as an alternative tool for file editing.
Description
Citation
SEDLÁČEK, M. Automatizovaná úprava souborů pomocí genetického programování [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Bioinformatika a biocomputing
Comittee
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Zdeněk Vašíček, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen)
Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2022-06-21
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Umí se aplikace vypořádat s parsováním dat využívajících tzv. string quoting, jako je např. v CSV a co by bylo zapotřebí doplnit? Bylo by možné v případě ukázky v sekci 6.1 na výstup vypsat jednotlivé složky barev v desítkovém formátu oddělené čárkou? Tzn. z jednoho textového pole vygenerovat více textových polí?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení