| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8-10页 |
| ·基因表达式编程技术的研究意义及研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究内容及组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 基因表达式编程 | 第13-26页 |
| ·进化计算简介 | 第13-16页 |
| ·遗传算法 | 第13-14页 |
| ·遗传编程 | 第14-15页 |
| ·其他进化算法 | 第15页 |
| ·进化计算的本质 | 第15-16页 |
| ·基因表达式编程（GEP） | 第16-23页 |
| ·函数和终结符 | 第16-17页 |
| ·选择函数和终结符集合 | 第17-18页 |
| ·基因表达式编程的编码结构 | 第18-19页 |
| ·适应度函数和选择算子 | 第19-20页 |
| ·GEP 的遗传操作 | 第20-21页 |
| ·GEP 的算法原理 | 第21-23页 |
| ·GEP 的优越性 | 第23-25页 |
| ·GEP 与传统遗传算法的比较 | 第23页 |
| ·GEP 的优越性 | 第23-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 改进的GEP 在作业车间调度问题中的应用 | 第26-38页 |
| ·车间调度问题综述 | 第26-31页 |
| ·生产调度概念 | 第26-27页 |
| ·生产计划与调度 | 第27-28页 |
| ·调度方法概述 | 第28-30页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第30-31页 |
| ·基于改进的基因表达式编程算法在作业车间调度问题中的应用 | 第31-37页 |
| ·JSP 问题的描述 | 第31页 |
| ·基因编码 | 第31-33页 |
| ·适应度函数及终止条件 | 第33-34页 |
| ·遗传操作 | 第34-35页 |
| ·算法流程 | 第35-36页 |
| ·实验结果 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 改进的GEP 在自动聚类的应用 | 第38-46页 |
| ·聚类分析 | 第38-39页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第38页 |
| ·聚类算法 | 第38-39页 |
| ·聚类算法的研究现状 | 第39页 |
| ·应用 | 第39页 |
| ·基于改进的GEP 自动聚类算法 | 第39-42页 |
| ·自动聚类基本思想 | 第39-40页 |
| ·基因编码 | 第40-41页 |
| ·适应度函数 | 第41-42页 |
| ·遗传操作 | 第42页 |
| ·实验 | 第42-46页 |
| 第五章 总结 | 第46-47页 |
| ·总结 | 第46页 |
| ·经验和体会 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |