什么是遗传程序设计？(genetic programming?)
遗传编程是使用基于进化算法的方法，使用一个计算机程序编写另一个计算机程序的过程。这个过程经常被比作线性规划，在线性规划中，程序员编写特定的指令供计算机执行。LISP和Scheme是这类工作中最常见的编程语言，因为它们具有高级功能和灵活性。由于其与生物进化在概念上的相似性，遗传编程经常被引用为仿生计算的一个例子。
遗传程序（GPs）通过生成和运行数千个程序来工作，并选择最有效的程序来使用。例如，可以使用GP创建一个程序来绘制照片的草图。GP要做的第一件事是创建一组程序，这些程序以随机组合的方式使用各种计算机绘图功能。然后，GP将按顺序运行这些程序，并将每个程序的结果输出到图像文件。
GP的下一步是从集合中选择最好的程序。这个过程通常是遗传编程中最困难的部分。在绘图程序的情况下，GP将使用图像比较软件确定哪个随机绘图与软件试图绘制的图像最相似。在随机生成的程序中，GP将选择最上面的几个，并丢弃其余的程序。选择过程被称为适应性评估，通常被认为是遗传规划中最困难的部分。
一旦选择了前几个项目，GP将使用它们作为新一批项目的基础。每个新批次称为一代。创造新一代的两种方式是变异和交叉。变异的工作原理是取一个现有的程序，并对其进行随机更改，希望效果更好。交叉，也被称为育种，通过采取两个顶级程序，并结合他们的元素，创造新的程序。
创建新的一批程序后，GP会重复运行和评估程序的过程，然后重复选择、删除和生成过程。在找到一个结果令人满意的单一程序之前，GPs将经常运行数百代。尽管存在这一局限性，但遗传编程是解决某些类型的计算难题的常用方法，包括机器人工程和人工智能问题。
- 发表于 2021-12-13 16:46
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