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

• 作者: 任伟 方志明 李小春 石露
• 来源期刊: 岩土力学
• 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
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 数值分析
• 页码范围: 3486-3492
• 页数: 7页
• 分类号: TU457
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2009.11.045

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石露	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	23	314	9.0	17.0
2	李小春	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	77	1438	22.0	36.0
3	任伟	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	21	73	5.0	8.0
4	方志明	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	15	479	10.0	15.0