改进布谷鸟算法在边坡滑面搜索中的应用

发布时间：2021-05-15 22:36

　　根据布谷鸟算法前期搜索随机跳跃性大、后期搜索收敛速度慢的缺点,引入惯性权重并结合局部蒙特卡罗优化,得到改进的布谷鸟算法,其搜索结果与Spencer法、瑞典条分法进行对比可知,不论滑面的位置还是安全系数都很相近。与退火模拟算法对比验证其可靠度,结果表明:改进的布谷鸟算法更优秀,得到的结果更精确,可以应用于边坡滑面搜索。 

【文章来源】：路基工程. 2019,(02)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
0 引言
1 布谷鸟算法
2 改进的布谷鸟搜索算法
    2.1 模型的建立
    2.2 模型验证
3 改进布谷鸟搜索算法的可靠度
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]求解边坡矢量和安全系数的条分法[J]. 吴振君,葛修润.  岩土力学. 2009(08)
[2]单一地层任意滑移面的最小势能边坡稳定性分析方法[J]. 沈爱超,李铀.  岩土力学. 2009(08)
[3]基于矢量和分析方法的边坡滑面搜索[J]. 郭明伟,李春光,葛修润,王水林,吕颖慧.  岩土力学. 2009(06)
[4]边坡稳定性分析的条块稳定系数法[J]. 童志怡,陈从新,徐健,张高朝,路为.  岩土力学. 2009(05)
[5]边坡最危险滑动面全局搜索的模拟退火算法及改进[J]. 张浩,王常明,马文东.  吉林大学学报(地球科学版). 2007(01)
[6]加速混合遗传算法在搜索边坡最危险滑动面中的应用[J]. 万文,曹平,冯涛.  岩石力学与工程学报. 2006(S1)
[7]一个新的非圆弧滑动全局最优化算法[J]. 谭新,丁万涛,李术才.  岩石力学与工程学报. 2005(12)
[8]斜坡临界滑动面随机模拟及稳定性评价[J]. 王建锋.  岩石力学与工程学报. 1999(03)



本文编号：3188456