当前，全球正经历以智能化为核心的第四次工业革命浪潮，人工智能作为关键引擎，持续驱动产业变革与创新升级。在医疗诊断、金融风控、工业自动化等高可靠性应用场景中，人工智能系统不仅需要实现精准预测，更需确保决策过程可解释。这一需求正推动可解释人工智能 (explainable AI，XAI)从理论研究迈向产业刚需，成为人工智能技术突破“黑箱困境”、实现工程化落地的关键突破口。
遗传编程算法与人工智能、机器学习和进化算法的从属关系示意图
遗传编程算法(genetic programming，GP)作为一种能够自动生成程序代码、发现符号化模型的智能优化技术，为实现可解释人工智能提供了重要的途径。与深度学习等黑盒模型不同，遗传编程算法生成的解通常以数学表达式、逻辑树或计算机代码的形式呈现，具有天然的语义可解释性。它突破了传统建模对固定结构的依赖，通过模拟生物进化的搜索机制，能够从海量数据中自动萃取出显式的知识逻辑。这种“模型自进化”与“逻辑可理解”的双重特性，使得遗传编程算法在解决符号回归、工业控制及复杂决策问题时，展现出独特价值。
遗传编程算法的常用改进策略及应用领域
经过四十余年的发展，遗传编程算法已经在算法改进设计方面取得了较大的进展。许多新型的遗传编程算法陆续被提出并应用于复杂工程优化问题。遗传编程算法的常用改进策略及应用领域如图所示。随着遗传编程算法理论和高性能计算平台的发展，将遗传编程算法应用于更多的工程实践问题仍然是未来遗传编程算法领域的重要研究课题。
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《遗传编程算法及其应用》购买
钟竞辉 著
北京: 科学出版社,2026. 6
《遗传编程算法及其应用》一书践行“可解释遗传编程赋能千行百业”的愿景，着重从以下三个维度组织内容架构，力求为读者提供一条从基础原理启蒙到行业实战落地的系统化学习路径。
一
经典与前沿并重：本书不仅系统梳理标准遗传编程算法的基础原理，还剖析其家族中的典型变种算法(如线性遗传编程算法、基因表达式编程算法、笛卡儿遗传编程算法等)和改进机制，帮助读者构建从传统演化计算到现代变体演进的完整知识脉络。
二
理论与应用体系化： 本书围绕遗传编程算法的三大核心应用领域——符号回归(显式与隐式)、复杂分类任务、组合优化问题，进行了深入浅出的系统性分析。通过对算法在不同任务中的适配机制与实战案例的讲解，读者可获得应对多维工程挑战的实战能力。
三
增强机制与前瞻性兼顾： 除核心算法外，本书设专题探讨模型可解释性度量、高性能并行加速(MPI、GPU、Spark)等增强机制。同时，立足学术前沿，前瞻性地探讨了深度学习辅助的机制，特别是在大语言模型(large language model，LLM)辅助下的遗传编程演进方向，为未来遗传编程算法的发展趋势提供创新视角。
遗传编程算法挑战问题与未来研究方向的逻辑关联示意图
本书兼具理论深度与工程实践性，是一部系统性的遗传编程学术专著与技术指南，读者可以从零开始构建遗传编程算法的知识体系，掌握从基础算法实现到大规模并行加速的完整技能链条。书中关于可解释性、深度学习辅助机制及前沿趋势的深度剖析，能为相关领域研究人员在科研选题与算法创新方面提供有力的理论支撑与灵感启发。此外，本书设计了基于并行计算的算法实现路径，可有效提升工程任务处理效率、压缩运算周期；同时，本书提供配套源代码，方便读者结合算法原理开展上机实操，打通从理论学习到工程落地的完整流程。
本文摘编自《遗传编程算法及其应用》（钟竞辉著. 北京: 科学出版社,2026. 6）一书“前言”“第1章 绪论”，有删减修改，标题为编者所加。
责任编辑：郭勇斌 常诗尧 刘霄莹
本书聚焦遗传编程算法这一能够自动发现知识与优化模型结构的研究领域，由浅入深地带领读者从基础原理迈向工程前沿。首先，系统回顾遗传编程算法的发展历史和研究现状，并介绍基本的遗传编程算法及其变种。其次，深入探讨遗传编程算法在应对符号回归、组合优化与分类的实战任务中的表现，同时，关注遗传编程的可解释性的度量机制与多目标优化技术，并探讨了遗传编程算法的改进机制。最后，总结当前遗传编程研究的核心热点与瓶颈挑战，并对未来发展趋势进行深度前瞻。
本书适合计算机科学、人工智能、自动化及相关工程类专业的高校师生，以及从事智能优化、机器学习及符号计算等领域的研究人员阅读使用，亦可供电力、水利、制造、金融等领域从事复杂决策与建模的工程专家参考。
（本文编辑：刘四旦）
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