决策树是一种预测模型，自动裁剪机提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法，一般都是自上而下生成，每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。

决策树可赋予计算机以在历史分析的基础上进行预测的能力。但要获得预测结果，须有决策树生成程序。为达到这一目的，科研人员借鉴了达尔文的进化理论，开发出一种进化式的计算软件，能够模拟人类进化过程，即自然界寻求对纷繁复杂问题的解决方案，自动产生决策树生成程序。他们介绍说，首先，对已经存在并正在生成的程序代码进行随机交叉，将产生的结果称作“”，“”会出现变异和演化。一段时间以后，决策树生成程序出现进化，并日益改善，新计算方法可从中选取方案。但是，人类的自然选择过程经历了几百甚至几千年，而新计算仅需要几个小时，研究人员因此设置了100代作为进化过程的底线。

在计算机学中，将一种系统可创新并可开发技术以达到特定目标的能力称作“启发”。新软件被称作“超启发”，是进化计算的命题，其目标是自动生成个性化启发，用于特定的应用程序或应用程序群。科研人员表示，这是向着人工智能的伟大目标迈进的重要一步，终有望开发出未经明确编程就能对问题给出解决方案的机器。

这一科研成果形成的论文题目为《超启发进化算法自动设计决策树算法》，于今年7月在美国费城举行的“遗传与进化计算会议”上获奖。(记者张新生)

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