遗传编程

资 源 简 介

遗传编程

详 情 说 明

遗传编程（Genetic Programming, GP）是一种基于自然选择和遗传机制的自动程序设计技术，属于进化计算的一个分支。与传统编程不同，遗传编程通过模拟生物进化过程（如变异、交叉和选择）来生成和改进程序代码或数学模型。

核心思想 遗传编程的灵感来源于达尔文的进化论： 种群初始化：随机生成一组候选程序（通常表示为树状结构）。 适应度评估：根据任务目标（如分类准确率、函数拟合误差）衡量每个程序的性能。 选择与淘汰：保留高适应度的个体，淘汰表现差的程序。 遗传操作：通过交叉（交换子树）和变异（随机修改节点）生成新一代程序。 迭代优化：重复上述过程，直到满足终止条件（如达到迭代次数或找到满意解）。

应用场景 符号回归：自动发现数据背后的数学表达式。 特征工程：生成有效的机器学习输入特征。 控制器设计：优化机器人控制策略或游戏AI。

优势与挑战 优势：无需预设程序结构，能探索人类难以设计的解决方案。 挑战：计算成本高，可能生成复杂且难以解释的代码。

遗传编程为自动化和优化问题提供了独特思路，尤其在缺乏明确算法规则的领域潜力显著。