基于遺傳算法的基坑支護(hù)協(xié)同演化研究與設(shè)計(jì).pdf

1、基坑支護(hù)工程優(yōu)化設(shè)計(jì)由于具有涉及因素眾多，各因素之間的關(guān)系復(fù)雜，設(shè)計(jì)參數(shù)離散性，方案和細(xì)部呈現(xiàn)層次性設(shè)計(jì)等特點(diǎn)，采用傳統(tǒng)優(yōu)化方法進(jìn)行設(shè)計(jì)效果不理想。遺傳算法是全局優(yōu)化的搜索算法，它利用優(yōu)勝劣汰的自然選擇來指導(dǎo)和學(xué)習(xí)以確定搜索方向。與傳統(tǒng)搜索方法相比，遺傳算法對(duì)所求解的優(yōu)化問題沒有太多的數(shù)學(xué)要求，適用范圍更廣，適合于解決基坑支護(hù)優(yōu)化問題。遺傳算法的并行實(shí)現(xiàn)為提高遺傳算法的收斂速度提供了一種可行方法。在對(duì)比幾種常用的并行遺傳方法后，本文提出

2、了一種基于群體適應(yīng)值計(jì)算并行性和群體演化并行性，適用于復(fù)雜工程應(yīng)用問題的分布式并行方法——分布式協(xié)同演化算法。該算法吸收了Hvbs&Cero提出的問題空間與解空間分離協(xié)同演化(Co-evolution)的思想以及并行工程的協(xié)同設(shè)計(jì)思想，將工程優(yōu)化任務(wù)分解為方案設(shè)計(jì)和細(xì)部設(shè)計(jì)兩部分。進(jìn)行適應(yīng)函數(shù)分解和約束轉(zhuǎn)換后，方案設(shè)計(jì)和細(xì)部設(shè)計(jì)分別由局域網(wǎng)中的不同處理機(jī)分層次地協(xié)同演化完成。其中方案設(shè)計(jì)由系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化器完成；細(xì)部設(shè)計(jì)由不同部分組成，各部分