搜索最危险滑面的遗传算法

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1、DOI：10．3969／j．issn．1672-4011．2013．03．019搜索最危险滑面的遗传算法刘娥珍1，杨锋2(1．柳州师范高等专科学校，广西柳州545000；2．柳州市嘉景园林景观工程有限公司，广西柳州545000)摘要：本文介绍遗传算法，并阐述具体应用在搜索土坡的最危险滑面。用一个简单土坡最危险滑面搜索问题来验证，证明了遗传算法对搜索最危险滑面的有效性。关键词：土坡；遗传算法；危险滑面中图分类号：P642．1文献标志码：A文章编号：1672—4011(2013)03—0038—03Thegeneticalgorithmofsearchmostdan

2、gerousslidingfaceHUEzhenl，YANGFe，192(1．Liu如uTeachersCollege，Liuzhou545000，China；2．Liuzhou嘶GardenLandscape西酒r珊^甥Co．，ltd．，ChinaLiuzhou545000，China)Abstract：Thisarticleintroducedthegeneticalgorithm，andelaboratestheconcreteapplicationinthesearchsoilbankmostdangerousslidingface．Confirmedw

3、ithasimplesoilbankmostdangerous8lidiIlgfacesearchquestion，hadproventhege-neticalgorithmtosearchedthemostdange舢slidingfacethevalidity．Keywords：Soilbankgeneticalgorithmdangerousslidingface0前言边坡稳定性分析是岩土工程中最老的问题之一，也是在研究和实践中最活跃的问题之一，多年以来，大量的学者曾经提出了很多土坡稳定性分析方法，己有很多土坡稳定性安全系数的计算方法和临界滑动面的搜索方法

4、，并且几个大型软件分析已经得到应用，但是仍然存在不少的问题。遗传算法(GeneticAlgorithm，简称GA)受自然演化过程的启发，模拟生物的进化过程，这是一种自适应全局搜索算法。与我们经典优化算法(如梯度法、黄金分割法、单纯形法等)相比，遗传算法具有这样些特点：①具有很好的可操作性，简单明了；②遗传算法隐含并行性，具有较高的搜索效率；③遗传算法不受某些限制性假设的约束，如不必要求连续性，导数存在等，这就使得该方法适用范围更广，具有很强的通用性；④遗传算法利用概率转移规则，而非确定性转移规则。这样使得遗传算法具有良好的全局优化性和鲁棒性。正因为遗传算法的这些

5、特点和优点，它在岩土工程中得到了广泛的应用⋯。作者简介：刘娥珍(1979一)，女，广西柳州人，硕士，工程师。1遗传算法物种之间和物种内部相互竞争，只有适应环境的才能生存下来，这就是达尔文进化论的核心思想。孟德尔提出的遗传学说(又称基因学说)就是染色体遗传学说。生命很容易被毁灭，看来极其脆弱，但有时能在极其恶劣的环境中生存，显示出非常顽强的生命力。远古时代产生的单细胞，在经历无数的恶劣环境下，从简单的生命形式，由低级到高级、从简单到复杂，不断地进化延续，产生了人这种有语言、有智力的高级生命体，就是自然演化的过程。这个自然演化过程，就是使得生命体逐步达到适应环境的最

6、佳结构与效果，从本质上看，就是一个学习与优化的过程。它一方面通过模拟达尔文“优胜劣汰、适者生存”的机制来激励更能适应环境的更好的结构；另外一方面又通过模拟孟德尔遗传变异原理，在迭代过程中保持已有的结构，同时寻找更好的结构旧“一。遗传算法受自然演化过程的启发，模拟生物的进化过程，这是一种自适应全局搜索算法。借鉴了遗传学的术语，遗传算法中个体称作染色体(chromosome)，个体的分量称为基因(gene)，分量的取值称为等位基因(allele)。一般，遗传算法有复制、交叉、变异三种基本的遗传操作，图l表示了基本遗传算法的过程。图1基本遗传算法的过程2编码方法和遗传

7、算子在研究遗传算法中，针对不同的问题，学者们设计了很多各具特色的编码方法和遗传算子阻61。遗传算法一般先对原问题进行编码，实现由问题空间到搜索空间(可行解域)的映射。简单遗传算法一般采用二进制编码方案，存在不足之处(如搜索空间不连续)，对于一些多维或高精度要求的连续函数优化问题不合适等。采用实数编码可以克服这一缺陷一J。对于求目标函数最小值的问题，其适应度函数一般可定义为：一，．、fC一一以f)旷以f)

8、)+c曲>0，。n‘蝴。