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材料力学优化算法：遗传规划(GP)：多目标优化与遗传规划

绪论

遗传规划(GP)简介

遗传规划（Genetic Programming, GP）是一种基于自然选择和遗传学原理的搜索算法，用于自动发现计算机程序、数学公式、策略或任何可表示为树结构的解决方案。它由John Koza在1990年代初提出，作为遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的扩展，特别适用于解决复杂的问题，如函数优化、机器学习、信号处理和工程设计等。

原理

遗传规划的核心思想是通过模拟自然进化过程，包括繁殖、交叉、变异和选择，来优化由树结构表示的解决方案。在每一代中，算法评估每个个体（即树结构）的适应度，然后选择适应度较高的个体进行繁殖，产生下一代。这个过程不断重复，直到找到满足特定标准的解决方案或达到预定的迭代次数。

内容

• 初始化：随机生成一个由树结构组成的初始种群。
• 适应度评估：根据问题定义，计算每个个体的适应度。
• 选择：基于适应度，选择