По ссылке в Википедии, онлайн-обучение «изучает один экземпляр за раз». Метки онлайн / оффлайн обычно относятся к тому, как данные обучения подаются в контролируемый алгоритм регрессии или классификации. Поскольку генетическое программирование - это эвристический поиск, который использует функцию оценки для оценки пригодности своих решений, а не обучающий набор с метками, эти термины на самом деле не применяются.
Если вы спрашиваете, можно ли использовать выходные данные алгоритма GP (т. Е. Лучший фенотип), пока он все еще «ищет» лучшие решения, я не вижу причин, почему нет, если он имеет смысл для вашего домен / приложение. Как только уровень пригодности населения вашей GA / GP достигнет определенного порога, вы можете применить это решение к своему приложению и продолжить работу GP, переключаясь на новое решение, когда лучшее станет доступным.
Одним из подходов в этом направлении является алгоритм под названием rtNEAT , который пытается использовать генетический алгоритм для генерации и обновления нейронной сети в режиме реального времени.