Эволюционирующий генетический алгоритм

[uelkfr]

Имеется архитектура построенная на базисе состоящим из небольшого числа операторов, у каждого оператора есть небольшое количество числовых параметров (variables), но у каждого свое количество. Результат строится комбинирую различные операторы в иерархическое дерево, где вершина дерева является результатом. Я знаю, что существуют методы оптимизации и генетические алгоритмы, но они работают когда количество параметров (variables) не меняется, но в этой задаче количество параметров меняется из-за добавление новых элементов в существующее дерево. По сути алгоритм поиска решения бесконечен, необходимо лишь найти несколько приблеженных решений (несколько минимумов), каждый оператор имеет определенный вес нежелательности добавления в дерево и решение характеризуется соотношением достигнутой точностью деленной на суммарный вес нежелательности, поэтому дерево может расти в глубину. Примерно как в шахматах, решение можно искать бесконечно, но через определенное время надо выдать хоть какой-нибудь результат. Изначально дерево состоит из одного вспомогательного оператора, который сравнивает достигнутую точность.

Вопрос: Существуют ли научные работы по данный задаче, когда количество параметров генетического алгоритма должно меняться и какие операторы с учетом их веса нежелательности и куда стоит их вставлять в дерево?

Возможно я немного неправильно изложил задачу, поэтому если что-то схожее слышали, видели, читали.