どのようにしてGrammatical EvolutionがカスタムDMMの設計に役立ちますか？
Grammatical Evolution（GE）は、形式文法を使用して遺伝的プログラミング（GP）の原則を組み合わせた手法です。このアルゴリズムは、問題領域に特化した言語やサブセット向けのBNF文法を用いてプログラムを進化させることができます。GEでは、個体は整数値を持つ変数長符号化方式を使用し、それぞれの遺伶子が与えられたBNF文法の規則からマッピングされます。これにより、カスタムDMMの構造を柔軟かつ効果的に生成することが可能です。
具体的な例として、提案された研究ではHMmerおよびDealIIなど複数のベンチマークアプリケーションでGEA（Grammatical Evolution Algorithm）が使用されました。この方法論では、アプリケーションごとに異なるブロックサイズ管理情報から始めて最適なDMM構築まで自動的に行います。そして得られたカスタムDMMは性能とメモリ使用量の両方で一般的なDMMよりも優れた結果を示しました。