基于人工蜂群算法的边坡最危险滑动面搜索

康飞; 李俊杰; 马震岳

doi:10.13409/j.cnki.jdpme.2011.02.007

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基于人工蜂群算法的边坡最危险滑动面搜索

论文 | 更新时间：2025-12-11

- 基于人工蜂群算法的边坡最危险滑动面搜索
- Searching for Critical Slip Surface of Slops Based on Artificial Bee Colony Algorithm
- 防灾减灾工程学报 2011年31卷第2期页码：166-172
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目（90815024）;中国博士后科学基金项目（20100471444）资助
- DOI：10.13409/j.cnki.jdpme.2011.02.007
  中图分类号： U43
- 纸质出版：2011
- 稿件说明：
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[1]康飞,李俊杰,马震岳.基于人工蜂群算法的边坡最危险滑动面搜索[J].防灾减灾工程学报,2011,31(02):166-172.

康飞, 李俊杰, 马震岳. Searching for Critical Slip Surface of Slops Based on Artificial Bee Colony Algorithm[J]. 2011, 31(2): 166-172.
[1]康飞,李俊杰,马震岳.基于人工蜂群算法的边坡最危险滑动面搜索[J].防灾减灾工程学报,2011,31(02):166-172. DOI： 10.13409/j.cnki.jdpme.2011.02.007.

康飞, 李俊杰, 马震岳. Searching for Critical Slip Surface of Slops Based on Artificial Bee Colony Algorithm[J]. 2011, 31(2): 166-172. DOI： 10.13409/j.cnki.jdpme.2011.02.007.

摘要

将用于连续数值优化问题的人工蜂群算法引入边坡稳定分析临界滑动面搜索领域。该方法模拟了蜂群的群体协作采蜜过程

具有自适应收敛的特点

克服了传统方法容易陷入局部最优的缺点

是一种全局优化算法。为进一步改善其在复杂边坡搜索中的效果

将Hooke-Jeeves模式搜索操作引入人工蜂群算法

提出一种用于边坡临界滑动面搜索的模式搜索人工蜂群算法。对土石坝、海堤等4个实例边坡的计算结果表明

人工蜂群算法是一种简洁、高效的边坡临界滑动面搜索方法;对于复杂边坡

所提出算法具有更高的收敛精度和可靠性

为边坡稳定分析临界滑动面搜索和最小安全系数的计算提供了一种新的全局求解策略。

Abstract

An artificial bee colony algorithm（ABC） for continuous numerical optimization was introduced into searching for the most dangerous failure surface in slope stability analysis.ABC is a global search algorithm

which models the cooperative foraging process of honeybees

and the disadvantage of being easily trapped into local optima of traditional algorithms may be overcome.To improve the performance of ABC on complex slopes

Hooke-Jeeves pattern search operators were introduced into ABC and a Hooke-Jeeves ABC was proposed for stability analysis of complex slopes.Results of four examples show that the proposed method has higher convergence accuracy and reliability.Thus

a concise effective global strategy is provided for searching the critical slip surface and calculating the minimum factor of safety in slope stability.

关键词

Keywords

references

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