›› 2008, Vol. 29 ›› Issue (5): 1222-1226.

• 基础理论与实验研究 • 上一篇    下一篇

进化策略及其改进算法在深基坑支护优化设计中的应用研究

侯公羽1,弭尚银2,杨春峰3   

  1. 1.中国矿业大学,北京 100083;2.中航勘察设计研究院,北京 100089;3.中国京冶建设工程承包公司,北京 100088
  • 收稿日期:2007-05-24 出版日期:2008-05-10 发布日期:2013-07-24
  • 作者简介:侯公羽,男,1965年生,博士,副教授,主要从事岩土工程、岩石力学方面的教学与研究工作。

Research on application of evolutionary strategy and its improved algorithm to optimization design of foundation pit supporting

HOU Gong-yu1, MI Shang-yin2, YANG Chun-feng3   

  1. 1. China University of Mining & Technology, Beijing 100083, China; 2. AVIC Institute of Geotechnical, Beijing 100089, China; 3. China Jinye Construction Engineering Contract Company, Beijing 100088, China
  • Received:2007-05-24 Online:2008-05-10 Published:2013-07-24

摘要: 进化策略是一种新的求解全局最优问题的方法,应用该方法对深基坑支护结构进行了优化设计的初步研究。针对进化策略在处理非线性函数的优化问题及高维优化问题时在收敛速度和收敛性方面存在的不足,将禁止搜索与有向搜索相结合,提出了一种快速进化策略算法,有效地克服了传统进化策略的缺点。工程实例分析研究表明,进化策略不受设计空间的可微性、连续性等限制,特别适合于求解支护工程这类具有离散设计变量和非确定性因素的工程设计问题;改进的进化策略具有更好的收敛性,有极强的避免局部极值的全局优化能力。

关键词: 深基坑支护, 优化设计, 进化策略, 改进进化策略, 适应度, 收敛性

Abstract: Evolutionary strategies is a new method when it comes to solve the optimal solution of the global optimization issues; at the same time, the study of optimization design in the pit supportings by using the theories and methods of evolutionary strategies is carried out. Considering the optimization design’s disadvantages in convergence and convergence speed when it deals with optimization issues of nonlinear function and high-dimension optimization, a sort of faster evolutionary strategy is presented by combining the tabu search(TB) with the beam search which can effectively overcome the downbacks mentioned upon. Taking the studies and analysis of some cases of construction as background, which indicates that evolutionary strategies are not confined by the differentiability, continuity of design space and so on; but especially fit for calculating the issues of the supporting projects which relating to discrete design variables and uncertain factors. The new improved evolutionary strategy presented has a better convergence as well as the capabilities of the global optimization which avoids local optimum solutions effectively.

Key words: pit supporting, optimization design, evolutionary strategies, improved evolutionary strategies, degree of adaptability, convergence

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