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

被引:50
作者
石露
李小春
任伟
方志明
机构
[1] 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
关键词
临界滑动面; 遗传算法; 蚁群算法; 优化; 安全系数; 连续空间;
D O I
10.16285/j.rsm.2009.11.052
中图分类号
TU457 [岩石稳定性分析];
学科分类号
081904 [岩体力学与工程];
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。
引用
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页码:3486 / 3492
页数:7
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