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遗传规划(GP)是一种基于达尔文进化理论的数学规划方法。讨论了GP在符号回归中的应用。与传统的数据拟合方法相比,GP不必给出拟合函数的形式,同时,在初始群体足够大而且交叉和变异概率设置合理的情况下,不会陷入局部优化,具有更广泛的适用性。对于不给定函数形式的曲线拟合,GP可以自动得到曲线的函数形式及其参数大小,避免了传统方法的缺陷。通过具体的应用实例,说明了GP在测量数据处理中的应用。