蝙蝠优化算法在边坡可靠性分析中的应用

基于可靠度的几何意义,提出基于蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)进行边坡可靠性分析。针对基本蝙蝠算法易早熟、收敛精度低的不足,将细菌觅食算法中的迁徙操作(Elimination Dispersal)引入基本蝙蝠算法,形成迁徙蝙蝠算法(EDBA),提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。算例1的计算结果表明:EDBA较基本BA的计算精度高,收敛速度快,稳定性更好,对求解复杂、高度非线性功能函数的可靠性问题具有很好的适应性。对于隐式功能函数的边坡可靠度求解,提出了采用蝙蝠算法和基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)相结合的计算边坡可靠度的新方法。该方法采用GEP方法拟合边坡极限状态函数,构建响应面,通过蝙蝠算法计算边坡可靠度及相应的验算点;算例2的计算结果证明:EDBA-GEP方法对求解隐式功能函数的边坡可靠性问题具有很好的适应性,是科学可行的,具有很好的应用前景。