По ссылке в Википедии онлайн-обучение «учит один экземпляр за раз». Лейбл онлайн/оффлайн обычно ссылается на то, как данные обучения подаются на контролируемый алгоритм регрессии или классификации. Поскольку генетическое программирование - это эвристический поиск, который использует оценочную функцию для оценки пригодности своих решений, а не учебный набор с ярлыками, эти термины действительно не применяются.
Если вы спрашиваете, может ли использоваться результат алгоритма GP (то есть лучший фенотип), хотя он все еще «ищет» лучшие решения, я не вижу причин, почему бы и нет, если предположить, что это имеет смысл для вашего домена/приложения. Как только уровень работоспособности вашего населения GA/GP достигнет определенного порога, вы можете применить это решение к своему приложению и продолжить работу с GP, переключаясь на новое решение, когда станет доступнее.
Один подход по этой линии - это алгоритм, называемый rtNEAT, который пытается использовать генетический алгоритм для генерации и обновления нейронной сети в реальном времени.
Ваш ответ связан с генетической * алгоритм * (мета-эвристики, используемой, например, в комбинаторной оптимизации).Вопрос OP связан с генетическим программированием * - это две очень разные вещи и даже не связаны с родовым видом (т. Е. Один не включает другого). – doug
Ответ применим как к GA, так и к GP. Да, они разные, но они работают с одним и тем же принципом генетической эволюции. – Cerin