位移反分析的粒子群优化-高斯过程协同优化方法

• 作者: 吕海波 张克实 苏国韶
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: 位移反分析 优化 粒子群优化 高斯过程机器学习
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 510-515,524
• 分类号: TU470
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2011.02.031

摘要

针对采用随机全局优化技术进行岩土工程位移反分析存在数值计算量大、效率低的问题,将粒子群优化算法与高斯过程机器学习技术相结合,提出了位移反分析的粒子群优化-高斯过程协同优化方法.该方法利用全局寻优性能优异的粒子群优化算法进行寻优的基础上,采用高斯过程机器学习模型不断地总结历史经验,预测包含全局最优解的最有前景区域,通过提高粒子群搜索效率并降低适应度评价次数,进而有效地降低位移反分析过程中的数值计算工作量.多种测试函数的数学验证和工程算例的研究结果表明该方法是可行的,与传统方法相比较,可显著地降低位移反分析的计算耗时.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕海波	广西大学土木建筑工程学院	54	1156	18.0	33.0
2	苏国韶	广西大学土木建筑工程学院	86	1041	18.0	29.0
3	张克实	广西大学土木建筑工程学院	38	343	11.0	16.0