| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的 | 第11-12页 |
| ·研究的结论和主要贡献 | 第12页 |
| ·文章结构 | 第12-14页 |
| 第二章 遗传规划简介 | 第14-25页 |
| ·遗传算法的局限性 | 第14-15页 |
| ·遗传规划基本知识 | 第15-16页 |
| ·初始群体的生成 | 第16-17页 |
| ·初始个体生成原理 | 第16-17页 |
| ·初始个体生成的几种方法 | 第17页 |
| ·适应性度量 | 第17-18页 |
| ·原始适应度 | 第17-18页 |
| ·标准适应度 | 第18页 |
| ·基本算子 | 第18-21页 |
| ·复制 | 第18-20页 |
| ·交换 | 第20-21页 |
| ·突变 | 第21页 |
| ·终止准则 | 第21-22页 |
| ·结果标定 | 第22页 |
| ·遗传规划的新进展及典型应用 | 第22-25页 |
| ·遗传规划的新进展 | 第22-23页 |
| ·遗传规划在预测、分类和知识推理中的典型应用 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于遗传规划的预测方法及其在高速公路收费额预测中的应用 | 第25-41页 |
| ·当前已用于和可用于收费额预测的预测方法分析 | 第25-29页 |
| ·遗传规划应用于预测的文献回顾 | 第29-30页 |
| ·高速公路收费额预测的遗传规划模型 | 第30-33页 |
| ·训练样本的确定 | 第30-31页 |
| ·模型参数的确定 | 第31-33页 |
| ·算例 | 第33-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于遗传规划的多类别分类算法及其在高速公路收费员作弊分析中的应用 | 第41-58页 |
| ·常见的分类方法 | 第41-43页 |
| ·决策树方法简介 | 第43-46页 |
| ·决策树的生长 | 第44-45页 |
| ·树剪枝 | 第45-46页 |
| ·决策树方法的缺点及改进策略 | 第46-49页 |
| ·遗传规划方法和决策树算法的空间拟合程度比较 | 第46-48页 |
| ·对遗传规划方法用于分类的文献回顾 | 第48-49页 |
| ·基于遗传规划的多类别分类模型 | 第49-53页 |
| ·实验和结果 | 第53-56页 |
| ·参数设置 | 第55页 |
| ·实验结果 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-58页 |
| 第五章 基于遗传规划的整数线性规划问题求解算法及其在高速公路收费员排班优化中的应用 | 第58-76页 |
| ·收费站每个时段应开放的车道数模型及求解 | 第59-64页 |
| ·收费站容量规划模型 | 第59-62页 |
| ·模型的求解 | 第62-64页 |
| ·高速公路收费员排班模型 | 第64-66页 |
| ·单个收费站的收费员排班模型 | 第64-65页 |
| ·n个收费站的情形 | 第65-66页 |
| ·对整数线性规划问题求解算法的文献回顾 | 第66-67页 |
| ·用遗传规划方法求解高速公路收费员排班模型 | 第67-75页 |
| ·采用遗传规划方法求解高速公路单收费站收费员排班模型的参数设置 | 第68-69页 |
| ·个体验证 | 第69-71页 |
| ·实验结果及分析 | 第71-75页 |
| ·结论 | 第75-76页 |
| 第六章 结束语 | 第76-78页 |
| ·总结 | 第76-77页 |
| ·进一步的工作 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 读研期间发表的论文 | 第83页 |
