间断参函数识别问题指的是根据给定的数据识别带有间断性的函数。以别这样的函数有着本质上的困难。函数的间断性将函数划分成若干个区域，在各个区域上有着各自的子函数。要识别整个函数，就必须同时识别若干个区域和其上的子函数。这种复杂性使得间断参函数识别问题成为一种具有挑战性的难以求解问题。 演化计算是一种模拟自然界自适应演化过程而发展起来的通用问题求解方法。它采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对编码进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。简单的遗产操作和优胜劣汰的自然选择机制使演化计算具有不受搜索条件的限制、不需要其它辅助信息的特点。它采用的种群搜索模式，有利于搜索到全局最优解，能较好的解决解的局部性问题。因此，演化计算被广泛的用来求解具有挑战性的问题。 我们根据间断参函数识别问题的本质特征——间断性，设计了一种新的复合编码结构——点树结构，用点来表示间断点信息，用树来表示子函数信息，通过对点和树的联合演化来达到寻求最优解的目的。我们称这种演化算法为点树遗传程序设计算法。我们将这种算法应用到间断函数回归问题(符号回归问题)和间断参函数识别问题(偏微分方程反问题)中，测试结果表明，点树遗传程序设计算法能够有效的识别间断函数。