Il primo capitolo presenta la Programmazione Genetica inquadrandola nell'ambito degli Algoritmi Evolutivi, illustrando le numerose varianti presenti in letteratura, le attuali direzioni di ricerca e le possibili applicazioni del modello.

Il secondo capitolo illustra gli aspetti teorici della Programmazione Genetica, con particolare attenzione ai teoremi che cercano di modellarne il comportamento (Teorema degli Schemi e di Price), evidenziandone i limiti intrinseci.

Il terzo capitolo analizza le diverse possibilità riguardanti l'introduzione delle subroutine nella Programmazione Genetica, per arrivare ad individuare come più promettente il modello ARL. Sono quindi passate in rassegna le varie euristiche per la scoperta automatica delle subroutine, per poi proporne una nuova (salienza). Infine viene rivisto l'algoritmo ARL criticandone alcuni aspetti e proponendo alcune varianti, quali l'uso della mutazione per la diffusione delle subroutine (diffusione per mutazione) ed un metodo alternativo per l'epoca dinamica (Maxfit).

Il quarto capitolo illustra l'estesa analisi sperimentale svolta, articolata in tre fasi: la prima riguarda il confronto diretto tra le euristiche di selezione delle subroutine, la seconda valuta l'efficacia dell'aggiunta automatica degli argomenti alle nuove subroutine, la terza analizza il problema di quando sia opportuno inserire nuove subroutine nella popolazione dei programmi (epoca dinamica). Vengono in tal modo analizzati gli aspetti fondamentali dell'algoritmo ARL e l'efficacia delle proposte avanzate in tesi: al termine del capitolo sono riportate le relative conclusioni e le possibili direzioni di ricerca futura.