遗传编程：一种受生物进化启发的机器学习与优化方法，通过“选择、交叉、变异”等操作在候选程序（或表达式、模型结构）群体中迭代进化，自动生成能完成任务的程序或规则。（在更广义语境中，也可指“遗传”与“编程”相关的研究方向，但最常见的是计算机科学中的这一定义。）
/dʒəˈnɛtɪk ˈproʊɡræmɪŋ/
Genetic programming can find a good solution without explicit rules.
遗传编程可以在没有明确规则的情况下找到较好的解决方案。
In our study, genetic programming evolved symbolic equations that fit the data while remaining interpretable to domain experts.
在我们的研究中，遗传编程进化出既能拟合数据、又能被领域专家理解的符号方程。
该术语由 genetic（遗传的） 与 programming（编程） 组合而成，借用“遗传与进化”的概念来描述程序的自动生成过程。作为一个研究领域名称，它在20世纪后期随进化计算发展而流行，尤其与 John R. Koza 对该方法的系统化推广密切相关。
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