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Die Struktur von GGP ist derart komplex, dass sie kaum in einem Flussdiagramm dargestellt werden kann und besteht im wesentlichen aus drei verschachtelten Schleifen. Die Struktur von GP ist hingegen sehr primitiv und besteht aus einer einzigen, einfachen Schleife. Die Erfahrung mit vielen Problemen der symbolischen Regression zeigt, dass GGP um Grössenordnungen effizienter ist als GP, selbst wenn der Benutzer keinerlei Erfahrung einbringt und lediglich die Defaulteinstellungen von GGP benutzt. Es ist zu vermuten, dass auch andere Optimierungsprogramme durch Verallgemeinerung, Kombination und damit einhergehende Steigerung der Komplexität ihrer Struktur noch stark verbesserungsfähig sind. Dies ist in Anbetracht der schwierigen Optimierungsaufgaben, welche in Zukunft zu lösen sein werden, sicher erforderlich.
Wie ein bestehendes Verfahren verallgemeinert und mit andern Verfahren kombiniert werden kann, wurde nur grob angedeutet. Praktisch ist hier nicht nur eine breite Methodenkenntnis, sondern auch ausreichende Unvoreingenommenheit erforderlich. Spezialisten mit profunder Kenntnis einer bestimmten Methode neigen allerdings gerne zu einer Voreingenommenheit, welche sehr hinderlich sein kann. Mangelnde Fachkenntnis kann deshalb auch hilfreich sein unkonventionelle Versuche zu wagen. Ein Student, der etwas nicht recht versteht stellt darum oft wichtige Fragen und kommt manchmal auf abwegige, aber nützliche Gedanken, während ein Fachmann, der weiss, wie's geht, sich oft nur noch mit Details beschäftigt und vielleicht mit grossem Aufwand zu beweisen versucht, dass seine Lieblingsmethode auch die beste sei.