遗传规划是进化计算的分支之一,是从遗传算法中发展起来的一种全局搜索寻优技术,相对于遗传算法,遗传规划对问题的层次结构表示方法更加自然,应用也更加广泛。　　本文第一章详细描述了遗传规划的产生背景、研究现状以及研究中存在的一些问题。论文的第二章,首先介绍了遗传规划算法的基本思想和方法,然后从初始群体生成,变异策略和适应度函数等方面对传统的遗传规划提出了改进方法,并给出相应改进算法,同时通过符号回归实验对本文提出的改进算法与传统的遗传规划算法及其它改进算法进行了性能测试和比较,数值结果表明我们的改进算法有效地提高了遗传规划的收敛效率。论文的第三章讨论了遗传规划在预测分析和模式判断方面的应用,分别给出了基于遗传规划进行预测分析和模式判断的建模方法,并将改进的遗传规划算法具体应用于南京市房地产市场预警预报系统和乳腺肿瘤判别,得到很好的效果。论文的最后,总结了遗传规划的特点,并介绍了现在遗传规划研究的热点问题和今后的发展方向。