Рассматривается эффективность работы самонастраивающегося алгоритма генетического программирования при решении задач символьной регрессии. Разработанный алгоритм протестирован на репрезентативном множестве задач. Результаты работы самонастраивающегося алгоритма сравниваются по эффективности со стандартным алгоритмом генетического программирования
The efficiency of the self-configuring genetic programming algorithm in solving symbolic regression problems is considered. The developed algorithm was tested on a variety of problems. The results of the self-configuring algorithm are compared in efficiency with the standard algorithm of genetic programming.