基于改進變尺度混沌優(yōu)化算法的邊坡臨界滑面搜索.pdf

1、長期以來,邊坡穩(wěn)定性分析一直是巖土工程領域中重要研究課題之一。在進行邊坡穩(wěn)定分析時,難點之一在于尋找邊坡的臨界滑動面(即最危險滑面)。由于安全系數(shù)目標函數(shù)一般具有多變量和非凸性的特點,并且存在多個極小值,這給邊坡臨界滑動面的搜索帶來相當大的困難,而傳統(tǒng)的優(yōu)化方法在臨界滑面的搜索時很難得到全局最優(yōu)解。因此,進一步探索并完善邊坡臨界滑動面的搜索的理論具有重要理論意義和實際價值。
　　近些年來,隨著人工智能方法及計算機技術的飛速發(fā)展,許

2、多人工智能方法(例:模擬退火法、遺產算法、粒子群優(yōu)化算法等)都相繼被用于邊坡臨界滑動面的搜索理論之中,雖然取得了一定的理論成果,但各方法均存在不足之處,還有待進一步深入研究和完善。
　　本文把改進的變尺度混沌優(yōu)化算法和邊坡穩(wěn)定性分析的無條分法結合起來應用于折線滑面形式的邊坡的臨界滑動面搜索。該方法充分發(fā)揮了此算法“遍歷性、隨機性和規(guī)律性,能在自身范圍內不重復地遍歷所有狀態(tài)”等優(yōu)點,并結合算法在搜索區(qū)間上動態(tài)地縮小有效區(qū)間的特點,大