为了实现冻土的应力-应变关系的准确预测，研究采用遗传算法（GA）、思维进化算法（MEA）和麻雀优化算法（SSA）对反向传播（BP）神经网络的初始权重和阈值进行优化。以温控三轴试验中冻土的温度、围压和轴向应变3个主要参数为输入，以其轴向应变所对应的偏应力为输出，建立了基于3种优化算法优化的BP神经网络预测模型。结果表明，MEA对于BP神经网络模型的优化性能最佳；MEA-BP均方根误差最小，预测值和实际值的拟合度（R2）接近于1,能够有效地对冻土的应力-应变关系进行预测。
为了实现冻土的应力-应变关系的准确预测，研究采用遗传算法（GA）、思维进化算法（MEA）和麻雀优化算法（SSA）对反向传播（BP）神经网络的初始权重和阈值进行优化。以温控三轴试验中冻土的温度、围压和轴向应变3个主要参数为输入，以其轴向应变所对应的偏应力为输出，建立了基于3种优化算法优化的BP神经网络预测模型。结果表明，MEA对于BP神经网络模型的优化性能最佳；MEA-BP均方根误差最小，预测值和实际值的拟合度（R2）接近于1,能够有效地对冻土的应力-应变关系进行预测。
为了实现冻土的应力-应变关系的准确预测，研究采用遗传算法（GA）、思维进化算法（MEA）和麻雀优化算法（SSA）对反向传播（BP）神经网络的初始权重和阈值进行优化。以温控三轴试验中冻土的温度、围压和轴向应变3个主要参数为输入，以其轴向应变所对应的偏应力为输出，建立了基于3种优化算法优化的BP神经网络预测模型。结果表明，MEA对于BP神经网络模型的优化性能最佳；MEA-BP均方根误差最小，预测值和实际值的拟合度（R2）接近于1,能够有效地对冻土的应力-应变关系进行预测。
遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别具有缺乏目标导向性和易陷入局部最优的缺点,但同时分别具有全局搜索能力强与能有效传递优势信息的优点。本文以GA计算步结合精英保留策略作为PSO计算步的优势信息,避免PSO算法陷入局部最优,以PSO计算步结合非精英优化策略作为GA计算步的导向信息,克服GA算法缺乏目标导向的问题,建立了GA-PSO新算法。其具体过程为,通过采用GA计算步对解空间进行全局搜索并对精英个体进行保留,进一步,将适应度较差的个体利用PSO计算步进行优化。基于多峰函数的验证结果表明,GA-PSO算法在解空间中具有更强的全局搜索能力,同时具有更快的收敛速度。将GA-PSO算法应用到冻土非正交弹塑性本构模型的参数识别中,通过模型的参数识别以及模型预测结果对比与验证,结果表明GA-PSO算法能够有效识别冻土非正交弹塑性本构模型的参数,提升了模型的预测效果。
遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别具有缺乏目标导向性和易陷入局部最优的缺点,但同时分别具有全局搜索能力强与能有效传递优势信息的优点。本文以GA计算步结合精英保留策略作为PSO计算步的优势信息,避免PSO算法陷入局部最优,以PSO计算步结合非精英优化策略作为GA计算步的导向信息,克服GA算法缺乏目标导向的问题,建立了GA-PSO新算法。其具体过程为,通过采用GA计算步对解空间进行全局搜索并对精英个体进行保留,进一步,将适应度较差的个体利用PSO计算步进行优化。基于多峰函数的验证结果表明,GA-PSO算法在解空间中具有更强的全局搜索能力,同时具有更快的收敛速度。将GA-PSO算法应用到冻土非正交弹塑性本构模型的参数识别中,通过模型的参数识别以及模型预测结果对比与验证,结果表明GA-PSO算法能够有效识别冻土非正交弹塑性本构模型的参数,提升了模型的预测效果。
遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别具有缺乏目标导向性和易陷入局部最优的缺点,但同时分别具有全局搜索能力强与能有效传递优势信息的优点。本文以GA计算步结合精英保留策略作为PSO计算步的优势信息,避免PSO算法陷入局部最优,以PSO计算步结合非精英优化策略作为GA计算步的导向信息,克服GA算法缺乏目标导向的问题,建立了GA-PSO新算法。其具体过程为,通过采用GA计算步对解空间进行全局搜索并对精英个体进行保留,进一步,将适应度较差的个体利用PSO计算步进行优化。基于多峰函数的验证结果表明,GA-PSO算法在解空间中具有更强的全局搜索能力,同时具有更快的收敛速度。将GA-PSO算法应用到冻土非正交弹塑性本构模型的参数识别中,通过模型的参数识别以及模型预测结果对比与验证,结果表明GA-PSO算法能够有效识别冻土非正交弹塑性本构模型的参数,提升了模型的预测效果。
冻土的蠕变特性对深井冻结法施工至关重要。针对某矿区人工冻土在-5℃、-10℃、-15℃和-20℃下进行单轴抗压强度试验,发现冻土的抗压强度受冻结温度变化影响,两者间为线性反比例关系。通过小生境原理对传统的遗传算法作模糊随机改进,给出模糊遗传算法的步骤思路,进而运用该算法反演冻土蠕变模型中的参数值,获得各温度下的蠕变模型。试验结果表明:蠕变模型计算值在蠕变各阶段与试验值吻合较好,准确反映了冻土蠕变的整体规律。可见,模糊遗传算法能有效反演蠕变参数,较传统方法更符合工程实际。
将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明:该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道。
天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化和采样枯竭问题,提出了一种基于遗传算法进行再采样的月球探测器自主天文导航粒子滤波新方法.计算机仿真结果显示了该方法可以有效的克服传统粒子滤波方法的缺点,提高天文导航系统的定位精度.
在冻土路基融沉变形极限状态方程的基础上,从可靠度指标的几何涵义出发,提出了基于遗传算法的冻土路基融沉可靠度指标和失效概率的计算方法。该法是一种全局优化算法,能有效克服传统搜索算法易陷入局部极小值的缺点,不需要对功能函数进行直接转换,避免了功能函数比较复杂时所带来的求解困难,特别适合求解非线性规划问题。以青藏铁路冻土路基的具体实例,验证了本方法的准确性和有效性。
