GP模式是指“生成-评估”模式（Generation and Evaluation Paradigm），也被称为“生成和筛选”模式。它是一种基于遗传算法的优化算法，常用于解决问题的寻优和优化。

在GP模式中，解决问题的过程可以看作是一个不断生成和筛选解的过程。算法通过生成初始解集合，并对每个解进行评估得到一个适应度值。根据适应度值，算法对解进行筛选和选择，以生成下一代解。这个过程会不断迭代，直到满足终止条件。

生成阶段是指根据问题的特性和约束条件，通过某种方式生成初始解集合。生成的解可以是随机生成的，也可以是基于某种启发式规则生成的。生成的解集合越多，算法的搜索空间越大，可能找到更好的解。

评估阶段是指对生成的解进行评估，得到一个适应度值。适应度值反映了解的优劣程度，是衡量解是否满足问题要求的指标。评估过程可以基于问题的目标函数，也可以基于其他约束条件。

筛选阶段是根据生成的解的适应度值，选择出下一代解。筛选的方式可以是按照适应度值排序选择，也可以是使用选择算子进行选择。选择的目标是保留适应度高的解，以便进一步优化。

GP模式的优点是可以在搜索空间中进行全局搜索，并且可以适应不同问题的求解。但也存在一些挑战，比如搜索空间很大时，算法可能需要更多的迭代次数才能找到最优解。

总之，GP模式是一种基于生成和评估的优化算法，通过生成解、评估适应度和筛选选择的方式，逐步优化问题的解。它可以应用于各种领域的问题求解，如机器学习、工程优化等。