Baby Steps into Genetic Programming
a year ago
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- 遗传编程（GP）受生物进化启发，通过在特定问题环境中演化计算机程序来解决问题。
- 文章探讨了使用Common Lisp实现GP的过程，重点关注随机代码生成、适应度评估以及通过交叉和变异推进代际进化。
- 关键函数包括生成随机代码的`random-form`、执行生成代码的`run-form`，以及评估形式与目标解接近程度的`fitness`函数。
- 该流程涉及创建随机形式的初始种群、评估其适应度，然后对最适应的形式进行交叉和变异以推进代际演化。
- 一个计算圆面积的实例演示了GP如何逼近数学函数，展现了该方法的实际应用。
- 文章最后提出了进一步优化的建议，例如消除代码膨胀和增强初始种群多样性。