在遗传规划中，有一些重要的参数，它们的意义如下：
1. 种群大小（population size）：种群大小是指每一代遗传算法中包含的个体数量。种群大小越大，算法的搜索空间就越广，但同时也增加了计算时间和计算资源的开销。
2. 交叉概率（crossover probability）：交叉概率是指在每一代中进行交叉操作的概率。交叉操作是将两个个体的基因片段进行互换，以产生新的个体。交叉概率越高，算法的搜索空间就越广，但同时也可能导致算法陷入局部最优解。
3. 变异概率（mutation probability）：变异概率是指在每一代中进行变异操作的概率。变异操作是随机改变个体的某些基因，以产生新的个体。变异概率越高，算法的搜索空间就越广，但同时也可能导致算法陷入局部最优解。
4. 选择策略（selection strategy）：选择策略是指在每一代中如何选择优秀的个体。常用的选择策略有轮盘赌选择、锦标赛选择等。选择策略的好坏直接影响算法的收敛速度和效果。
5. 适应度函数（fitness function）：适应度函数是指用来评价个体优劣的函数，它将个体映射到一个实数值上。适应度函数的好坏决定了算法的搜索方向和速度。
6. 终止条件（termination condition）：终止条件是指算法终止的条件，常用的终止条件有达到最大代数、达到最小适应度值等。终止条件的设置直接影响算法的运行时间和效果。