基因编程（Genetic Programming，简称GP）是一种 利用遗传算法对个体的基因组进行优化的技术。它的主要目标是通过选择、交叉和变异等操作，使得个体的基因组在特定任务下能够达到最优或接近最优的解。基因编程可以模拟自然选择和遗传机制，通过迭代优化过程来改进计算机程序，从而在解决复杂问题上具有很大的潜力和应用价值。
在基因编程中，计算机程序被表示为一串遗传编码，通常是由一系列基因组成的。这些基因可以代表程序的不同部分，如变量、操作符、函数等。通过对这些基因进行组合、交叉和变异等操作，可以产生新的编码，进而生成新的程序。通过不断地迭代优化，最终可以得到满足特定需求的高效程序。
基因编程的基本步骤包括：
初始化：
生成一组随机的计算机程序作为初始种群。
评估：
根据程序在特定任务中的表现计算适应度评分，评估每个程序的优劣。
选择：
根据适应度评分选择表现较好的程序进行繁殖。
交叉：
模拟生物的繁殖过程，将选中的程序进行组合，生成新的程序。
变异：
模拟生物的变异过程，对新产生的程序进行随机修改。
迭代：
重复执行选择、交叉和变异步骤，直到满足停止条件，通常是达到预定的迭代次数或者找到了理想的解。
基因编程可以应用于各种领域，如机器学习、优化问题、控制系统设计等。通过优化个体的基因组，基因编程在解决复杂问题上具有很大的潜力和应用价值。