Для эволюционного программирования должны выполняться следующие требования:

1) Наличие пространства параметров x = {x1,x2,x3,...,xn}, называемое геномом.

2)Возможность вариации в геноме - мутации. Т.е случайное варьирование параметров.

3)Моделирование взаимодействия полученного варианта со средой.

Оценка со стороны среды: либо отбрасывание, либо запоминание генетического признака.

Процесс производства внутренних программ (гипотез) организуется как эволюция в пространстве программ, которая в некотором роде напоминает метод генетических алгоритмов. Когда система находит гипотезу, описывающую исследуемую зависимость достаточно хорошо, начинается применение разнообразных незначительных модификаций такой программы. Указанная схема модификации программы напоминает в некотором смысле анализ чувствительности решений к вариациям исходных данных. Отбор лучшей дочерней программы осуществляется по критерию повышения точности предсказаний

Специальный модуль непрерывно преобразует "лучшую" на данный момент программу с внутреннего представления во внешний язык PolyAnalyst - язык символьных правил (Symbolic Rule Language), понятный человеку: математические формулы, условные конструкции и так далее. Это позволяет пользователю уяснить суть полученной зависимости, контролировать процесс поиска, а также получать графическую визуализацию результатов. Контроль статистической значимости полученных результатов осуществляется комплексом эффективных и современных статистических методов, включая методы рандомизированного тестирования.

Области применения

Эволюционное программирование было применено к различным инженерным задачам, включая:

•маршрутизацию трафика и планирование

•фармацевтические дизайны

•эпидемиологию

•выявление рака

•военное планирование

•системы управления

•системы идентификации

•обработки сигналов

•энергетику

•обучение в играх

•и т. д.

Современное эволюционное программирование

•Нет предопределенной представительности в целом

•Соответственно, нет предопределенной мутации. Обычно применяется самоадаптация параметров мутации

•Впоследствии мы представляем один вариант ЭП, не каноническое ЭП

В данное время эволюционное программирование является наиболее молодой и одной из многообещающих технологий Data Mining. Основная идея метода состоит в формировании гипотез о зависимости целевой переменной от других

переменных в виде автоматически синтезируемых специальным модулем программ на внутреннем языке программирования.

Использование универсального языка программирования

теоретически позволяет выразить любую зависимость, причем вид не известен.

Историческая

перспектива

•ЭП предназначено для программирования интеллекта

•Интеллект рассматривался как адаптивное поведение

•Прогнозирование окружающей среды рассматривалось как этап, предшествующий адаптивному

•Таким образом, способность прогнозировать – ключ к интеллекту