＃基因表达式编程(Gene Expression Programming, GEP)
该算法旨在在一组数据点中，用基因表达式编程的方法，根据基因遗传定律，物竞天择，优者生存，劣者淘汰的**，不断进化种群，找到适宜度最高的染色体来模拟出数据点之间所存在的数学表达式关系。通常该算法用来解决符号回归问题：符号回归（Symbolic Regression）作为一种一种监督学习方法，试图发现某种隐藏的数学公式，以此利用特征变量预测目标变量。符号回归的优点就是可以不用依赖先验的知识或者模型来为非线性系统建立符号模型。符号回归基于进化算法，它的主要目标就是利用进化方法综合出尽可能好的解决用户自定义问题的方法（数学公式，计算机程序，逻辑表达式等）。
算法相关的介绍见该文章：