采矿工程中所遇到的许多问题通常都涉及到大量的经验知识和对不确定性因素的分析处理，至今，采矿计算还提不出令人信服的定量关系以供采矿决策。这是因为矿山地质条件复杂，采矿生产和工艺复杂多变，现有的数学力学方法在解决采矿生产问题中还很不完善。到目前为止，采矿规律的认识和生产问题的解决主要依赖于经验和工程类比方法，缺乏科学的理论作指导。这些问题的解决，往往需要用启发式方法（Heuristic Method）作出决策和判断，这就有赖于智能计算软件的开发和研制。 遗传算法（GA）和遗传规划是一种新兴的搜索寻优技术，它仿效生物界的遗传和进化，根据“优胜劣汰”的原则，借助复制、交换、突变，逐步逼近最优解。 本文将遗传规划应用于矿山采切巷道工程的结构优化之中，实现了崩落采矿方法底部结构和采切巷道布置的智能化和自动化，研制了遗传规划应用于地下井巷结构优化的应用程序，并对遗传规划的重要计算参数进行了测试分析。对于给定的矿山地质条件及技术经济指标，经过遗传规划的复制、交换、突变等操作可以自辅出满意的采切巷道布置方案，为采矿设计自动化和智能化提供了一种新工具、新方法。 本文结合符号回归和公式发现对遗传规划的收敛性和基因内区等有关内容进行了研究，提出了伪收敛现象及其产生原因和抑制方法，分析了基因内区对遗传规划收敛性和收敛速度的影响，通过实例测试寻求了复制和交换等遗传操作对基因内区的作用，提出了改进的交换方法——单亲交换方法，并设计了具体实施方法。