基于混沌的网鱼算法在边坡稳定分析中的应用

针对多变量优化问题的求解,基本网鱼算法的搜索效率下降,提出采用混沌变量的遍历性来模拟网鱼算法中两种不同密度网的实施过程。密度较小的网主要用于对未知解的探索,而密度较大的网主要用于对已知解进行开发,形成了基于混沌的网鱼算法,并将其应用于某边坡的最小安全系数搜索中。详细介绍了基于混沌的网鱼算法的实施步骤。所得计算结果与已有结果进行了比较,分析结果表明,基于混沌的网鱼算法具有较高的搜索效率,可应用于道路边坡的设计。

土坡圆弧临界滑面的网鱼算法

提出了一种新的搜索土坡临界滑面的优化方法——网鱼算法。该方法原理简单,具有较强的全局寻优能力。网鱼算法首先通过对较大范围内试算滑面作计算,得到局部最优值,然后再以局部最优为初值进行小范围、高密度的搜索,从而确定临界滑面。实例证明,该方法适用于复杂土坡的临界滑面搜索。

一种随机搜索优化算法——网鱼算法

从随机搜索优化的最基本的特征出发,采用连动随机策略,在计算机上先编织两类(一大一小)特殊数据网.然后通过在整个搜索范围内进行有序的合理撒网,并及时观察撒网后的动态,从一新的角度较好实现了随机搜索优化的目标.在针对一些典型算法测试函数的测试实验中,通过比较网鱼算法与遗传算法,结果显示:当面对的问题事先不知道任何有关最优者的特点时,网鱼算法比遗传算法更一般化,适应的问题更宽广.

基于网鱼算法的边坡最小安全系数搜索

边坡最小安全系数搜索是极限平衡方法分析边坡稳定性的关键步骤.针对目前发展的最新网鱼算法在应用于多变量优化问题时存在的巨大耗时等问题,采用较少点的直线连接初步形成滑动面,再使用样条函数法细化滑动面,采用较少的优化变量来模拟土坡滑动面,可大大减少网鱼算法的搜索耗时.对一典型复杂土坡进行了实例分析,分析结果验证了方法的可行性.