基于BP-遗传算法的排土场稳定性分析

在边坡最危险滑动面的搜索过程中,为避免目标函数建立时因公式化简带来的误差及传统优化算法易陷入局部极小值的问题,提出了基于BP-遗传算法的排土场稳定性分析方法。以瑞典条分法为基础,通过BP神经网络建立潜在滑动面的圆心、半径与其安全系数间的非线性关系式,利用遗传算法,搜索边坡的最危险滑动面,并计算其相应的安全系数。弓长岭排土场实例分析结果表明:与传统稳定性分析方法相比,BP-遗传算法的稳定性分析结果更加精确、可靠,具有较好的应用前景。     

基于混沌遗传混合法的裂隙岩体模型参数识别

利用混沌运动所特有的随机性、遍历性和规律性,以及遗传算法的全局搜索特性,提出了一种混沌遗传混合优化算法。其基本思想是对遗传算法搜索寻优的结果作微小扰动,再进行混沌搜索。该方法兼有混沌优化与遗传算法的优点,比传统的遗传算法更具有跳出局部最优的能力,搜索的效率也有很大的提高。算例表明该方法具有广泛的应用前景。     

露天采矿边坡临界滑动面搜索蚁群算法研究

基于蚁群算法并通过改进蚁群算法结构和蚂蚁转移概率确定的方法，构造了一个适应复杂边坡临界滑动面搜索的启发式蚁群算法（HACA）。研究了极度干旱地区露天采矿场岩体的物理力学特性，探讨了HACA在采矿边坡临界滑动面搜索和稳定性分析评价中的应用。结果表明，与传播方法相比。其方法具有明显的优越性。     

基于自繁衍鱼群算法的土质边坡滑动面搜索

土质边坡的稳定性问题一直是土力学的一项重点课题,而最危险滑动面搜索是其稳定性评价的关键工作。将自繁衍鱼群算法引入到土质边坡稳定性分析的临界滑动面搜索中。该方法在标准鱼群算法的基础上,借助于自然生态繁衍的规律,包含了进食竞争和交配竞争等思路,提高算法的效率,克服其易陷入复杂函数的局部最优、后期收敛减慢等缺陷。结合2个典型的边坡实例进行搜索最小安全系数和临界滑动面,计算结果表明,与常规方法相比,该方法具有更好的收敛效果和精度,为土质边坡的稳定性分析提供了一种新的搜索方法。     

多级边坡局部安全稳定性分析的变尺度搜索策略

为提高常规方法在分析多级边坡局部安全稳定性时的效率，采用变尺度搜索方法，即将边坡的搜索区间分为几个小区间，分别在各个小区间内进行局部搜索得到一系列危险滑动面，将所得结果作为初始值放入和声库，结合和声搜索算法进行最小安全系数以及临界滑动面的确定，对变尺度搜索方法的区间个数进行讨论，同时将新策略的结果与常规策略以及强度折减有限元方法的结果进行对比分析，发现提出的新策略在搜索精度和效率方面具有较强的优势，可以用于多级边坡的局部稳定性分析。     

圆弧滑动的稳定性分析及软件实现

圆弧滑动边坡的稳定性验算最大的困难是寻找最危险的滑动圆弧,也就是确定最危险滑动圆弧的圆心位置。基于圆弧滑动面的假定,提出了一种运用模式搜索法确定边坡最危险滑动面及其对应的最小安全系数的方法。以Felle—nius条分法和简化Bishop法为基础,运用VB结合CAD的二次开发功能,编制出程序来搜索圆弧滑动边坡最危险滑动圆...     

基于提高系统可靠性、降低网络损耗的配电网重构

在分析研究常规遗传算法的基础上，提出了一种改进的遗传算法，并将其运用到配电网重构优化的计算中。经过算例分析表明，本算法收敛速度快，能够快速搜索到全局最优方案。对煤矿矿区复杂配电网的优化重构具有很高的实用价值。     

极限平衡条分法中边坡潜在滑动面搜索方法的改进

利用极限平衡条分法之瑞典圆弧滑动法原理，对边坡稳定性进行分析，一个重要的问用是确定潜在滑动面的位置。本文从数学角度出发，提供了一种搜索潜在滑动面的新方法。     

开挖边坡可靠性分析遗传进化调优算法及其应用

在岩土边坡稳定性分析普通条分法的基础上,通过模拟自然进化过程搜索最优解的遗传算法（ＧＡ）,确定最危险滑动面,提出了一种适用于岩土边坡可靠性分析的遗传进化全局调优分析方法,克服了传统调优分析方法容易陷于局部最优解的缺点,适合于各种目标函数和土性复杂的边坡临界滑裂面的搜索。最后,将该法应用于新疆雅满苏铁矿露采边坡可靠性分析,取得了满意的效果。     

基于最短路理论高陡岩质边坡稳定性分析

依据图论中寻求最短路问题理论，并将有限元法、极限平衡法与动态规划法相结合，推导出边坡安全系数计算公式；通过编程，自动搜索边坡最危险滑动面。通过数值模拟分析某金矿高陡岩质边坡应力场与水平位移场，同时与现场监测数据进行对比，证明数值模拟分析的可靠性。应用改进的方法搜索边坡最危险滑动面，计算边坡安全系数，计算结果与数值模拟的几个结果基本一致，证明改进方法的正确性，对同类高陡岩质边坡稳定性分析具有指导意义。     

含隐伏空区的露天矿边坡稳定性及参数优化研究

某露天矿在设计的露天采场境界内存在一定数量的隐伏空区,将给露天矿的生产带来较大的安全隐患。为此本文根据遗传算法理论,采用MATLAB语言编制了改进遗传算法的计算程序,对任意形状的边坡滑动面进行搜索,找出其最危险滑面和安全系数,分析隐伏空区对边坡稳定性的影响,并对边坡参数进行优化,为矿山的安全生产提供依据。     

基于改进遗传算法的露天煤矿失稳边坡临滑预警方法

为解决当前使用的基于GNSS监测系统和边坡雷达监测预警技术容易陷入局部值,而导致位移监测结果不精准的问题,提出了基于改进遗传算法的露天煤矿失稳边坡临滑预警方法。以白音华3号矿的边坡工程地质情况为研究对象,通过编码、适应度评价基本的遗传操作,将初始解向最优解进化;采用Powell法构造全局搜索过程所需的变异遗传算子,在全局搜索结果中提取边坡最危险滑动面的安全系数,由此构建的临滑预警模型,定义各个要素,确定全局搜索条件;以全局搜索数据为基础,分析滑坡变形时间曲线3个阶段演化情况,确定滑坡变形时间。2020年2月滑体及其黄土台阶坡2个监测点监测结果表明：该方法与实际数据值存在2 mm左右的最大监测偏差,具有精准位移监测效果。     

边坡假定滑面模拟

提出一种模拟假定滑面的策略,对滑动面的模拟影响到边坡最危险滑面搜索的效率和成败,分析了几种圆弧和非圆弧滑动面的模拟,通过分析说明动态搜索是有效的。     

基于改进遗传算法的拉丝机压缩比优化设计研究

拉丝机压缩比的优化设计属于NP类型问题,传统计算方法复杂度过大且不易找到最优(近优)解。提出了一种基于改进遗传算法解决该问题的方法,采用排序选择法和两点交叉法有效地提高了搜索效率。分析了仿真实验的结果及算法的收敛性,实验结果表明:该算法具有较好的最优解搜索能力,搜索速度快并且收敛性好,能够提升产品性能并节约能耗。     

基于遗传算法的神经网络在露天矿卡车调度系统中的应用研究

介绍了神经网络和遗传算法2种优化方法的算法原理、特点和实现,在它们优势互补的条件下,提出了一种新的集成求解方法,利用遗传算法很强的全局搜索能力来弥补神经网络容易陷入局部最优的优化方法,给出了算法流程。最后以抚顺西露天矿的长远总体规划为例,说明该方法具有很好的解决卡车调度系统优化问题的能力,为今后求解类似问题提供了一个很好的研究方法。     

基于混合遗传算法的结构优化设计

针对传统遗传算法存在的问题,提出了一种新的将最佳矢量算法和遗传算法相结合的混合遗传算法。分析表明,这种混合遗传算法既发挥了最佳梯度算法局部搜索能力强的特点,又结合了遗传算法全局搜索能力强的优点,避免出现早熟现象,使收敛速度大大改善。     

遗传算法在岩土边坡稳定性分析中的应用

在岩土边坡稳定性分析中,最常用的搜索临界滑移面的方法是基于传统的非线性优化方法。非线性优化方法主要缺陷在于当边坡土层为非均质复杂条件时,无法保证搜索到安全系数的全局最小解,而只能搜索到局部极小解。基于遗传算法,建立了搜索岩土边坡稳定性分析最小安全系数和滑移面中心坐标与半径的数值方法。问题的可行解在变量搜索区间内搜索,包括滑弧的圆心坐标和半径。数值模拟结果表明,遗传算法搜索到的边坡稳定最小安全系数与理论解是一致的。     

遗传神经网络模型在地下水质量评价中的应用

设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,并应用该方法建立了地下水质量评价的GA-BP神经网络模型,对阜新新邱露天煤矿地下水水质进行了评价。研究结果表明遗传算法具有快速学习网络权重和全局搜索的能力,有效地解决了BP算法的局部收敛的问题。应用该方法环境质量评价简便可靠,预测精度高,具有通用性和客观性等优点。     

基于遗传算法的模式搜索法求解地下水管理模型

为改善遗传算法局部寻优精度较差的固有缺陷,该文引入一种新的基于遗传算法的模式搜索法求解地下水管理模型.首先通过在遗传算法中引入精英保留的进化策略,提高遗传算法的收敛性,进行全局搜索得到全局近似最优解,在此基础上采用局部寻优类算法模式搜索法进一步改善优化结果,最后将该混合优化方法用于求解一个地下水管理的基准问题.计算结果...     

基于改进小生境伪并行遗传算法的电力系统无功优化研究

将小生境伪并行遗传算法进行改进,用于对电力系统无功功率进行优化。这种遗传算法是对小生境遗传算法和并行遗传算法的一个有效改进,该方法兼顾了对局部最优解和全局最优解的搜索,既维持了群体的多样性,避免了早期收敛现象的发生,又增强了自然群体进化的并行性,加快了搜索进程。实验结果表明该方法是有效可行的,通过合理选取选择、交叉、变异及小生境算子,能得到电力系统无功功率优化的最优解。