蚁群算法与遗传算法融合及其在边坡临界滑动面搜索中的应用

详细信息   

• 责任者：石露^c中国科学院武汉岩土力学研究所岩土工程国家重点实验室^d1984^e博士研究生 ; 李小春 ; 任伟 ; 方志明
• 刊名：岩土力学
• 出版年：2009
• 卷期：30^b11总168
• 关键词：边坡稳定性20^a遗传算法 ; 数值模拟 ; 最优化30^a蚁群算法 ; 滑动面
• 页码：3486～3492
• 索书号：P478.06/357
• 图表：^c表3参11插图
• 分类号：1600
• 文摘期号：2010/04

摘要

临界滑动面搜索是边坡稳定性分析中一项非常重要的内容。相对于圆弧滑动面的确定，只需要圆心和半径3个未知量，非圆弧滑面的确定则需要找出若干个控制点，是一个多维空间的优化问题。非圆弧滑动面优化搜索问题相当复杂，常规优化算法往往达不到要求。改进了蚁群算法，使其具备在连续空间的搜索能力，并与遗传算法融合，形成优势互补，克服了遗传算法的无反馈能力导致无用的冗余迭代、求解效率低以及蚁群算法初期信息素匮乏导致算法速度慢的不足。通过与商用软件GEO‐SLOPE的算例求解结果对比，来说明本算法的有效性。