贺子光
- 作品数：7 被引量：14H指数：2
- 供职机构：长安大学地质工程与测绘学院更多>>
- 发文基金：陕西省科学技术研究发展计划项目国家自然科学基金教育部重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：建筑科学环境科学与工程天文地球更多>>
- MPSO-GEP方法在边坡可靠度计算中的应用被引量：1
- 2015年
- 提出了采用基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)和混合粒子群相结合计算边坡可靠度的新方法。该方法采用均匀设计法确定样本点,通过数值计算求解安全系数,应用GEP方法拟合边坡的功能函数;借鉴遗传算法中的杂交概念,将其引入标准粒子群方法(Particle Swarm Optimization,PSO),形成混合粒子群方法(MPSO),改善了PSO方法的全局搜索能力,提高了方法的收敛速度和计算精度,可用于计算可靠度指标及相应的验算点。以2个典型的边坡为例,通过算例1与其他方法对比,验证了MPSO方法较标准PSO方法计算精度高、收敛速度快;分析了算法中各控制参数对可靠度指标的影响;算例2为隐式功能函数问题,将MPSO方法与GEP方法相结合求解可靠度指标。结果表明:MPSO-GEP方法对求解隐式功能函数的边坡可靠性问题具有很好的适应性,该方法科学可行且具有很好的应用前景。
- 贺子光赵法锁段钊郝飓党亚倩
- 关键词：边坡可靠度
- 基于SVM-GEP岩质边坡可靠性分析被引量：1
- 2013年
- 由于岩质边坡通常存在节理、裂隙等不连续面,边坡滑动模式的稳定性系数是一个隐函数,导致了在其相应的可靠度研究中建立显式的极限状态方程是不可能的。为了解决这一问题,本文提出了基于SVM-GEP岩质边坡的可靠性分析方法。该方法中,以节理面性质参数及几何参数为随机变量,采用离限元结合强度折减法计算岩质边坡的稳定性系数,通过S VM对已有数据进行训练,然后对检测数据预测,采用最小二乘法对这些数据进行拟合,得到显示的极限状态函数,并应用G EP方法计算可靠度及相应的验算点,以消除经典方法在可靠度指标求解过程中方程线性化带来的误差。研究表明:应用SVM-GEP方法分析岩质边坡的可靠性是可行的。
- 贺子光张玉娇孟强李东利
- 关键词：岩质边坡可靠度
- 基于未确知测度理论的陕南移民搬迁选址评价研究
- 2016年
- 基于未确知测度理论,建立了陕南移民搬迁安置点的适宜性等级评价和排序模型.针对陕南地区的居住环境,综合考虑地质灾害、交通运输条件、水资源和土地资源4个方面的因素,选取影响移民搬迁安置点适宜性的16个评价指标.根据实测数据建立各评价指标的未确知测度函数,并利用熵计算评价指标权重,依照置信度识别准则进行等级判定,最终得出陕南移民搬迁场地适宜性评价结果.该方法不仅能解决评价指标的不确定性问题,还可以按适宜性重要度进行排序.根据汉中市宁强县5个已建移民安置小区现场调查所获得的数据,应用该模型对这5个安置小区的适宜性进行评价,研究结果表明,该方法科学合理、意义明确,可以在实际工程中推广应用.
- 张玉娇张献梅陈磊贺子光汪班桥
- 关键词：移民搬迁未确知测度熵权
- 改进GEP方法在边坡非圆临界滑动面搜索中的应用被引量：2
- 2017年
- 基因表达式编程(Genetic Expression Programming,简称GEP)是模拟生物遗传进化过程的一种新型优化方法,其结合遗传算法(GA)和遗传编程(GP)各自的优点,使编码更为方便、简单。为了进一步改善GEP方法的局部搜索能力和克服"早熟"现象,将局部搜索能力很强的单纯形法和回溯机制引入GEP中,提出了混合GEP方法。以安全系数为目标函数,将混合GEP法和不平衡推力法结合,提出确定非圆弧临界滑动面的新方法。2个经典算例的计算结果表明:该新方法可以准确地搜索到边坡非圆临界滑动面及相应的安全系数,且混合GEP方法的局部搜索精度和全局搜索能力均优于标准GEP方法,同时收敛速度得到明显提高。
- 贺子光姚翔龙赵法锁汪班桥段钊
- 关键词：边坡临界滑动面基因表达式编程单纯形法
- 果蝇优化算法在边坡最小安全系数搜索中的应用被引量：4
- 2015年
- 提出将果蝇优化算法结合简化Bishop法对边坡最小安全系数进行搜索,针对基本果蝇优化算法局部寻优精度不高且易陷入局部最优的缺点,提出将果蝇优化算法和具有很强局部搜索能力的单纯型法相结合,并借鉴遗传算法中的杂交操作,以克服基本果蝇算法存在的不足。算例计算结果表明:果蝇优化算法是一种简洁、高效的边坡最小安全系数搜索方法,改进后的果蝇优化算法具有更高的收敛精度和可靠性,为边坡最危险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。
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- 关键词：边坡最小安全系数
- 蝙蝠优化算法在边坡可靠性分析中的应用被引量：5
- 2016年
- 基于可靠度的几何意义,提出基于蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)进行边坡可靠性分析。针对基本蝙蝠算法易早熟、收敛精度低的不足,将细菌觅食算法中的迁徙操作(Elimination Dispersal)引入基本蝙蝠算法,形成迁徙蝙蝠算法(EDBA),提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。算例1的计算结果表明:EDBA较基本BA的计算精度高,收敛速度快,稳定性更好,对求解复杂、高度非线性功能函数的可靠性问题具有很好的适应性。对于隐式功能函数的边坡可靠度求解,提出了采用蝙蝠算法和基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)相结合的计算边坡可靠度的新方法。该方法采用GEP方法拟合边坡极限状态函数,构建响应面,通过蝙蝠算法计算边坡可靠度及相应的验算点;算例2的计算结果证明:EDBA-GEP方法对求解隐式功能函数的边坡可靠性问题具有很好的适应性,是科学可行的,具有很好的应用前景。
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- 关键词：边坡
- 基于MPSO方法的边坡可靠度计算研究被引量：1
- 2015年
- 借鉴遗传算法中的杂交概念,将其引入标准粒子群方法(Particle Swarm Optimization,PSO),形成混合粒子群算法(MPSO)。该方法改善了PSO方法的全局搜索能力,提高了算法的收敛速度和计算精度,并用其计算可靠度指标及相应的验算点。以典型的边坡为例,通过工程算例并与其他方法对比,表明了MPSO方法较标准PSO方法的计算精度高,收敛速度快;分析了算法中各控制参数对可靠度指标的影响;算例结果表明:MPSO方法对求解功能函数呈高度非线性的边坡可靠性问题具有很好的适应性,是科学可行的,具有很好的应用前景。
- 张玉娇朱晓丽贺子光党亚倩陈磊
- 关键词：混合粒子群算法边坡可靠度
