Julia 用局部变量计算表达式
我正在写一个遗传程序，以测试随机生成的表达式的适用性。这里显示的是生成表达式的函数以及主函数。DIV和GT在代码的其他地方定义：Julia 用局部变量计算表达式,julia,metaprogramming,Julia,Metaprogramming,我正在写一个遗传程序，以测试随机生成的表达式的适用性。这里显示的是生成表达式的函数以及主函数。DIV和GT在代码的其他地方定义： function create_single_full_tree(depth, fs, ts)
function create_single_full_tree(depth, fs, ts)
"""
Creates a single AST with full depth
Inputs
depth Current depth of tree. Initially called from main() with max depth
fs Function Set - Array of allowed functions
ts Terminal Set - Array of allowed terminal values
Output
Full AST of typeof()==Expr
"""
# If we are at the bottom
if depth == 1
# End of tree, return function with two terminal nodes
return Expr(:call, fs[rand(1:length(fs))], ts[rand(1:length(ts))], ts[rand(1:length(ts))])
else
# Not end of expression, recurively go back through and create functions for each new node
return Expr(:call, fs[rand(1:length(fs))], create_single_full_tree(depth-1, fs, ts), create_single_full_tree(depth-1, fs, ts))
end
end
function main()
"""
Main function
"""
# Define functional and terminal sets
fs = [:+, :-, :DIV, :GT]
ts = [:x, :v, -1]
# Create the tree
ast = create_single_full_tree(4, fs, ts)
#println(typeof(ast))
#println(ast)
#println(dump(ast))
x = 1
v = 1
eval(ast) # Error out unless x and v are globals
end
main()
表达式返回正确，但是eval（）只能与全局变量一起使用，因此在运行时会出错，除非我将x和v声明为全局变量（错误：LoadError:UndevarError:x未定义）。如果可能的话，我会尽量避免使用全球化。有没有更好的方法来生成和计算这些使用本地定义变量生成的表达式？以下是生成（匿名）函数的示例。eval的结果可以作为函数调用，变量可以作为参数传递：
myfun = eval(Expr(:->,:x, Expr(:block, Expr(:call,:*,3,:x) )))
myfun(14)
# returns 42
dumpargs[1] julia> dump(parse("(x,y) -> 3x + y"))
Expr
head: Symbol ->
args: Array{Any}((2,))
1: Expr
head: Symbol tuple
args: Array{Any}((2,))
1: Symbol x
2: Symbol y
typ: Any
2: Expr
[...]
eval（）模块eval（）？eval模块模块evalMain宏xymacro eval_line(a, b, x)
isa(a, Real) || (warn("$a is not a real number."); return :(throw(DomainError())))
isa(b, Real) || (warn("$b is not a real number."); return :(throw(DomainError())))
return :($a * $x + $b) # interpolate the variables
end
@eval_lineMain> @macroexpand @eval_line(5, 6, 2)
:(5 * 2 + 6)
宏Main> @macroexpand @eval_line([1,2,3], 7, 8)
WARNING: [1, 2, 3] is not a real number.
:((Main.throw)((Main.DomainError)()))
DomainErrormacroevalExpr宏宏@宏Main> @eval_line(5, 6, 2)
16
Main> @eval_line([1,2,3], 7, 8)
WARNING: [1, 2, 3] is not a real number.
ERROR: DomainError:
Stacktrace:
[1] eval(::Module, ::Any) at ./boot.jl:235
macro define_lines(linedefs)
for (name, a, b) in eval(linedefs)
ex = quote
function $(Symbol(name))(x) # interpolate name
return $a * x + $b # interpolate a and b here
end
end
eval(ex) # evaluate the function definition expression in the module
end
end
@define_lines([
("identity_line", 1, 0);
("null_line", 0, 0);
("unit_shift", 0, 1)
])
identity_line(5) # returns 5
null_line(5) # returns 0
unit_shift(5) # returns 1
macro random_oper(depth, fs, ts)
operations = eval(fs)
oper = operations[rand(1:length(operations))]
terminals = eval(ts)
ts = terminals[rand(1:length(terminals), 2)]
ex = :($oper($ts...))
for d in 2:depth
oper = operations[rand(1:length(operations))]
t = terminals[rand(1:length(terminals))]
ex = :($oper($ex, $t))
end
return ex
end
Main> @macroexpand @random_oper(1, [+, -, /], [1,2,3])
:((-)([3, 3]...))
Main> @macroexpand @random_oper(2, [+, -, /], [1,2,3])
:((+)((-)([2, 3]...), 3))
感谢Arda的全面回复！这很有帮助，但我的一部分人认为可能有更好的方法来做到这一点，因为它似乎太迂回了。由于我正在编写一个遗传程序，我需要创建500个这样的AST，所有AST都带有随机函数和终端，这些函数和终端来自一组允许的函数和终端（代码中的fs和ts）。我还需要用20个不同的x和v值测试每个函数 为了利用您提供的信息实现这一点，我提出了以下宏：
macro create_function(defs)
for name in eval(defs)
ex = quote
function $(Symbol(name))(x,v)
fs = [:+, :-, :DIV, :GT]
ts = [x,v,-1]
return create_single_full_tree(4, fs, ts)
end
end
eval(ex)
end
end
然后，我可以在main（）函数中提供500个随机函数名的列表，例如[“func1，func2，func3，…”。我可以在我的主函数中使用任何x和v值来计算。这解决了我的问题，但是，这似乎是一种非常迂回的方法，并且可能会使每次迭代都难以演化每个AST。也许可以使用输入参数创建函数的AST（而不是表达式的AST）？谢谢，请看下一篇博文。我没有说你应该定义500个不同的函数。我只是告诉你，如果你愿意，你可以用宏来定义函数（或者，具有相同原理的闭包）。请检查我修改过的答案。