GPTIPS是 Searson 开发的一个免费的、开源的 MAT-LAB 工具箱。GPTIPS 兼容 Windows、Linux、Mac 0SX 操作系统,支持并行计算与多目标优化,并为用户提供了友好的交互界面。GPTIPS 在参数定义上给予了用户充分的自由,用户可以按需定制自己的遗传编程算法。在建立表达式后，GPTIPS 还提供了以优化指定评价指标(决定系数或者误差)为目标的优化方案。 GPTIPS是一个由Searson开发的免费开源MATLAB工具箱，支持Windows、Linux、Mac OS X等多种操作系统。该工具箱具有并行计算和多目标优化的能力，同时还提供了一个用户友好的交互界面。GPTIPS在遗传编程领域有着广泛的应用，特别是在符号回归和机器学习方面。 在遗传编程领域，GPTIPS提供了一种全新的符号回归方法，使得研究人员可以在复杂的非线性模型中寻找最简洁的表达式。这对于理解数据间的复杂关系，挖掘隐藏在数据中的规律具有重要意义。而其在机器学习中的应用，则主要体现在预测和分类问题上。通过优化指定的评价指标（如决定系数或者误差），GPTIPS能够训练出具有高准确性的预测模型。 GPTIPS的另一个显著特点是对参数定义的充分自由。用户可以根据自己的需求定制遗传编程算法，这使得GPTIPS在面对不同问题时能够更加灵活地进行调整。例如，用户可以根据问题的复杂度和数据的特性，选择适合的遗传算子和参数设置，以达到最佳的优化效果。 此外，GPTIPS还提供了一种以优化指定评价指标为目标的优化方案。这使得在遗传编程中，研究人员可以更加专注于优化目标，而不是算法本身。通过这种方式，GPTIPS能够帮助用户在寻找最优模型的过程中，更快地达到目标，从而节省了大量的时间和精力。 在技术上，GPTIPS的并行计算能力也是其一大优势。并行计算可以在多处理器或多核心的环境下同时进行多个计算任务，从而显著提高计算效率。这对于处理大规模的数据集和复杂的问题模型尤其有用。 GPTIPS作为一个功能强大的MATLAB工具箱，不仅提供了强大的遗传编程功能，还提供了灵活的用户接口和高效的计算能力。无论是在符号回归，还是在机器学习领域，GPTIPS都能够帮助研究人员和工程师们更高效地解决实际问题。

本书《遗传编程实用指南》由Riccardo Poli、William B. Langdon和Nicholas F. McPhee撰写，旨在为遗传编程（GP）领域提供一本现代的入门指南。遗传编程是一种进化计算技术，允许计算机自动解决问题，自诞生以来已广泛应用于解决实际问题，并产生了一系列具有竞争力的人类成果和可申请专利的新发明。本书分为四个部分：第一部分介绍了GP的基本概念，包括程序的存储、表示、初始化以及通过变异和组合产生新一代程序的方法；第二部分描述了程序的多种替代表示方法和一些高级GP技术，如机器码和并行程序的进化、使用文法和概率分布生成程序、多目标问题的GP变体、加速技术及理论工具；第三部分提供了关于如何将GP应用于实际应用的宝贵信息，包括对GP在曲线拟合、数据建模、符号回归、图像分析、信号处理、金融交易、时间序列预测、经济建模、工业过程控制、医学、生物学、生物信息学、超启发式算法、艺术应用、计算机游戏、娱乐、压缩和具有竞争力的人类成果等领域的实际应用案例的回顾；第四部分包含了参考文献、索引以及两个附录，提供了资源链接、进一步阅读材料和一个简单的Java实现。本书不仅适合新手，也为经验丰富的读者提供了深入理解GP的机会。

张量GP 遗传编程的数据并行方法 TensorGP是一个通用的遗传编程引擎，该引擎将TensorFlow与Python结合使用，可以通过运算符向量化来加快适应度评估。 即使考虑到该框架在设计时就考虑了速度和效率，但其简单的设计和灵活性允许对受控环境和实验装置进行快速原型制作。 安装 使用以下命令导入引擎： from tensorgp . engine import * 您可以使用包管理器来安装“ requirements.txt”文件中提供的依赖项列表： pip install -r requirements.txt 入门 为了补充这份入门指南，我们建议您检查以“ example_”开头的Python文件，因为它们可以用作实验的模板。 这些文件体现了不同的TensorGP用例： “ example_symreg.py” -一种典型的符号回归方案，可能是GP最常见的用例之一。 该

线性参数模型在过程工程中非常普遍，例如 NAARX、多项式 ARMA 模型等。遗传编程 (GP) 能够生成以树结构表示的动态系统的非线性输入-输出模型。 这个 GP-OLS 工具箱应用正交最小二乘算法 (OLS) 来估计树的分支对模型精度的贡献。 与经典的 GP 方法相比，该方法产生了更稳健和可解释的模型。 关于该工具箱应用的论文： J. Madar、J. Abonyi、F. Szeifert，用于识别非线性输入-输出模型的遗传规划，工业与工程化学研究，44，3178-3186，2005 如需更多 MATLAB 工具，请访问： http://www.abonyilab.com/software-and-data html帮助： http://www.abonyilab.com/software-and-data/gp_index/gpols

＃用于符号回归的遗传程序设计（PT：simbólica程序集genéticapararegressão） 作者：佩德罗·拉莫斯（Pedro Ramos） 电子邮件： 该程序是米纳斯吉拉斯州联邦大学（UFMG）的自然计算（Computacao Natural）模块课程课程的一部分。 如果您需要更多详细信息，请给我发电子邮件。 由于我必须完成此任务的时间（大约10天），因此它是非常不完整的，因此我无法编写出更好的代码。 既然那时我还有大量其他课程需要做，那么我就放手了。 因此，请随时查看并根据需要进行更改。 这个怎么运作： 您将获得一个数据集，即带有一组坐标的txt文件。 该程序使用遗传编程概念来查找最适合该组坐标的函数。 跑步： 它需要python 2.7或更高版本。 主要模块是gp_main.py。 只是运行它 $ python gp_main.py 更改输入数据集和其

pyGP PyGP是一个针对Python 3的基因编程库，主要针对符号回归应用程序编写，并基于Poli，Langdon和McPhee撰写的《基因编程领域指南》中概述的基因编程原理。 它包含用于实现基本遗传编程实现的类和函数，用于演示GP运行的演示模块以及用于通过CLI进行符号回归的命令行GP模块。 后两个模块是可以通过系统外壳命令，命令行Python或Python IDE在其主目录中执行的脚本。 ####库内容 pyGP库包含四个供用户使用的模块。 pygp主模块包含简单GP程序所需的类和函数。 原语模块包含用于程序的预设原语集。 majorelements模块包含充当GP程序较大组件的功能，例如种群初始化和进化循环。 最后，工具模块包含一些功能，这些功能可以在顶层用于为用户处理数据。 demo目录包含demo模块，该模块演示了GP的运行，并通过自由注释对运行的基础进行了说明。 该目

浮点编码染色体的变异 浮点编码变异

GP遗传编程，用于公式生成，数据拟合

gplearn：Python中的遗传编程，具有受scikit-learn启发的API

有关遗传编程引用的最多的资料，很基础。对遗传编程进行了详细的介绍。