加速遺傳算法在邊坡穩(wěn)定分析中的應(yīng)用-文庫吧
2025-06-10 00:36 本頁面
【正文】 部滑動面上的滑動安全系數(shù)均相同，即等于整個滑動面的安全系數(shù)，計算公式為： （2）式中，；b為土條寬度；其余參數(shù)與式（1）同。 最優(yōu)化模型 邊坡穩(wěn)定分析的目的是在所有可能滑弧中找出安全系數(shù)最小的滑弧，即最危險的滑動面。這實際上是一個優(yōu)化問題，本文以圓心坐標(biāo)及坡底滑出點的坐標(biāo)來定義滑弧，以由式（1）或式（2）定義的安全系數(shù)為優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)，則邊坡穩(wěn)定問題可表示為如下最優(yōu)化問題： （3）其中，和分別為和的取值范圍。 對式（3）的求解常采用二分法、[2]，但這些傳統(tǒng)的優(yōu)化方法有可能由于收斂于局部最優(yōu)點不能得到最小安全系數(shù)，進(jìn)而影響對邊坡穩(wěn)定性的正確評價。本文采用具有全局收斂性的遺傳算法求解式（3），可以很好的解決這個問題。2邊坡穩(wěn)定分析的加速遺傳算法 加速遺傳算法簡介遺傳算法（Genetic Algorithm，簡稱GA）是模擬自然界生物進(jìn)化過程提出的一種自適應(yīng)隨機(jī)性優(yōu)化搜索算法[3]。該算法首先隨機(jī)產(chǎn)生種群，并用合理的評價函數(shù)對種群進(jìn)行評估，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行選擇、交叉及變異等遺傳操作，進(jìn)行具有導(dǎo)向性的隨機(jī)搜索，直至得到最優(yōu)解?；具z傳算法求解步驟主要包括：首先隨機(jī)生成最優(yōu)化問題的N個可行解，并對解進(jìn)行編碼，我們稱這N個解為父代，每個解為一個個體，解的編碼為染色體，組成編碼的元素為基因。然后確定適當(dāng)?shù)脑u價函數(shù)，每個染色體的評價函數(shù)值的大小決定了其按照某個概率被選擇產(chǎn)生后代的機(jī)會的
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