自适应遗传算法(自适应遗传算法代码实例)
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自适应遗传算法(自适应遗传算法代码实例)
自适应遗传算法(自适应遗传算法代码实例)
1、}//如果没有的话，则把产生的随机数放在peiduishuzu中5.3.1 边坡危险滑裂面研究概述-1000到1000之间的极大值边坡稳定性分析方法中极限平衡法是工程评价和设计中最主要的也是最有效的实用分析方法，并为规范所采用。
2、但是极限平衡法的困难在于很难找出对应于最小稳定性系数的临界滑动面(朱大勇，1997)。
3、通常确定边坡最小稳定性系数包括两个步骤，首先对边坡体内某一滑裂面按一定计算方法确定其稳定性系数，然后在所有可能的滑裂面中找出安全系数最小的临界滑裂面，如果滑裂面曲线为函数y(x)，则问题具体化为泛函F=F(y)的极值(陈祖煜，2003)。
4、由于岩土边坡的几何形状各异，材料具有非均质性，纯解析的变分原理很难进行极值计算。
5、近几十年来，众多学者开展了基于化方法的稳定性系数极值的计算研究，具体的方法包括解析法(如负梯度法、DFP法等)、直接搜索法(枚举法、单形法、复形法、模式搜索法、共轭梯度法等)、人工智能方法(模拟退火法、遗传算法、神经网络法、蚁群算法等)。
6、在二维垂直条分法领域，稳定性系数最小的临界滑动面的搜索问题已经得到了很好的解决，无论是圆弧还是任意状滑裂面，而进入斜条分法和三维领域，由于自由度的增加，优化算法面临着严峻的挑战(陈祖煜等，2005)。
7、总体看来，边坡稳定性系数极值的优化算法呈现从解析法、直接搜索法向人工智能方法过渡的趋势。
8、以“岩体结构控制论”的观点来看，岩质边坡的稳定性主要受断层破碎带、软弱夹层、岩层层面、节理面等不连续结构面的控制，因此在稳定性计算中应充分考虑这些不连续面的分布情况和力学强度性状。
9、Sarma法满足滑体条块间的力平衡条件，可任意条分，并考虑临界加速度，适用于任意形状滑面，在岩质边坡稳定性分析中运用最为广泛，本书拟以Sarma法为稳定性计算方法，在潜在滑移体的条块划分时考虑岩层层面等结构面，滑裂面为折线性形态的基础上探索岩质边坡最危险滑裂面优化和最小稳定性系数的计算问题。
10、遗传算法(Genetic Algorithms，GA)使用自适应概率寻优，在解决多参数的全局优化中具有更高的效率，因此运用遗传算法来解决这一问题，由此提出了岩质边坡最危险滑裂面全局优化的GA-Sarma算法。
11、5.3.2 遗传算法理论基础遗传算法由美国密歇根大学的Holland(1975)年在《自然系统与人工系统中的适应性》一书中正式提出其概念和理论框架，此后吸引了众多的研究者和探索者，相继发展和深化了该算法，其中伊利诺大学的Goldberg(1989)以专著形式对遗传算法理论及其领域的应用进行了较为全面的分析和例证。
12、遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计、图像处理和模式识别、人工生命等领域。
13、遗传算法是借鉴生物的自然选择和遗传进化机制而开发出来的一种全局优化自适应概率搜索算法。
14、它使用群体搜索技术，通过对当前群体施加选择、交叉、变异等一系列遗传作，产生新一代的群体，并逐步使群体进化到包含或接近解的状态。
15、它的主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖于梯度信息，它尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的整体极值和非线性问题的求解。
16、遗传算法是在给定初始群体和遗传作的前提下，通过迭代实现群体的进化，它包括三个基本作:选择、交叉和变异(许国志等，2000)。
17、候选解(目标函数)是模拟生物体的染色体，对待求问题编码而形成，组成一个固定规模的群体。
18、最初候选解的群体是随机生成的，每一个染色体代表给定优化问题的一个可能的解，组成染色体的每一个基因代表一个待优化的参数。
19、使用目标函数可计算一个染色体对应的目标函数值(稳定性系数)，进而可以确定每一个染色体的适应度(稳定性系数的函数)。
20、染色体通过迭代而进化，每一个迭代步骤中，父代群体中的两个染色体相互结合(交叉作)或直接改变父代群体中的某个染色体(变异作)形成子代群体中染色体。
21、从父代和子代中选择某些适应度大的染色体而淘汰适应度小的染色体(选择作)，可以形成新一代的染色体。
22、适应度(稳定性系数最小)的染色体，最有可能被选择并用于产生下一代染色体，这一迭代过程直到寻找到解为止(陈祖煜，2003)。
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