谈遗传算法在岩土工程可靠度分析中的应用
岩土工程可靠度的快速遗传衡量与计算
２０２３ 年 ６ 月
Ｖｏｌ．３７ Ｎｏ．３
Ｊｕｎ．
２０２３
粉煤灰综合利用
ＦＬＹ ＡＳＨ ＣＯＭＰＲＥＨＥＮＳＩＶＥ ＵＴＩＬＩＺＡＴＩＯＮ
研究与应用
岩土工程可靠度的快速遗传衡量与计算 ∗
Ｆａｓｔ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｎｄ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ Ｇｅｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
于正态分布状态且问题架构呈线性状态， 再对可靠度值进行快速遗传计算。 通过算法对比分析与实例列举验证
此种算法的有效性， 证明了此算法的计算精度与稳定性更优， 并能实际应用于山坡挖掘工程的施工方案可靠度
分析。
关键词： 快速遗传算法； 岩土工程； 岩土工程分析； 可靠度； 可靠度指标
中图分类号： Ｇ６４２ 文献标志码： Ａ 文章编号： １００５－８２４９ （２０２３） ０３－００１９－０７
ＤＯＩ：１０．１９８６０ ／ ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ１００５－８２４９．２０２３．０３．０１９
ＺＨＡＮＧ Ｌｅｉ， ＬＥＩ Ｙｕ， ＺＨＡＮＧ Ｌｕ
（ Ｘｉ’ ａｎ Ｅｕｒａｓｉａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｘｉ’ ａｎ ７１００６５， Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ａｎｙ ｆｅａｓｉｂｌｅ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｒｅａｃｈｅｓ
张 磊， 雷 雨， 张 璐
（ 西安欧亚学院， 陕西 西安 ７１００６５）
摘 要： 为了准确地计算出岩土工程可靠度目标函数达到最值时的任意一种可行解， 本研究分析如何通过
遗传算法在工程优化中的应用
遗传算法在工程优化中的应用一、引言遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟基因突变和遗传交叉等操作来搜索问题的最优解。
工程优化是指通过优化方法和技术，对工程设计、工艺流程、布局规划等进行改进，以提高效率、降低成本等目标。
遗传算法在工程优化中具有广泛的应用，本文将就其在工程优化中的应用进行论述。
二、遗传算法的基本原理和流程遗传算法的基本原理是建立一个由候选解组成的种群，通过种群的演化过程来搜索最优解。
其基本流程包括：初始化种群、评估适应度、选择运算、交叉运算、变异运算等步骤。
初始化种群是指生成初始的候选解集合，通过适应度函数对候选解进行评估，选择运算中根据适应度的大小选择优秀个体，交叉运算和变异运算模拟了生物的基因交换和突变过程。
通过多次迭代更新种群，逐步接近最优解。
三、工程优化中的目标函数选择工程优化中的目标函数是指设计者希望通过优化算法最小化或最大化的试验指标。
在实际工程应用中，目标函数可以是多个，如成本最小化、能耗最小化、时间最短化等。
根据不同的目标函数选择，可以设计不同的适应度函数和选择运算策略。
四、工程优化中的决策变量确定决策变量是指影响目标函数取值的变量，工程优化中根据具体问题确定。
例如，在工艺流程优化中，决策变量可以是工艺参数的取值范围；在布局规划中，决策变量可以是设备的摆放位置等。
决策变量的选取需要考虑实际问题的约束条件和设计空间的限制。
五、工程优化中的约束条件设置约束条件是指在工程优化过程中需要满足的限制条件，包括等式约束和不等式约束。
例如，在工厂布局规划中，约束条件可以是设备间的距离限制；在机械设计中，约束条件可以是零件尺寸的限制。
遗传算法在工程优化中能够很好地处理约束条件的问题，通过设定合适的适应度函数和选择运算策略，可以优化满足约束条件的解。
六、工程优化实例分析1. 工艺优化：以某化工企业的生产工艺优化为例，工艺参数的选择和设备的布局对产品质量和能耗具有重要影响。
应用蒙特卡罗-免疫遗传算法分析土坡的稳定可靠性
１ 引 言
基于 安全 系数 的土坡 稳定性 分析 是一种 定值 分 析 方法 ， 长期 的工 程实 践 中已经 证 明它 是 一 种行 在 之有 效 的方法 ， 且 目前 在 土坡 稳 定 性分 析 方 面仍 而
占据主导性 地位 。然 而 ， 程 实践 和 大量 试 验 数据 工
Ｆ Ｎ ｉ ｎ Ｌ ｉ ｓｅｇ Ｅ Ｇ Ｌｊ Ｉ ｎ ｈｎ ａ Ｊｇ
（ ／ ｎＢａｃ 。 Ｃ Ｉ Ｘ ｎ ７ ０ ５ ） Ｘ ｒｎｈ Ｃ Ｒ 。 ｉ １０ ４ ａ ａ
Ａｂｓｒ ｃ Ａｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ｉ ｔａ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｍｍｕ ｅ ｇ ｎ ｔ ｌ ｏ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ａｇ ｒｔ ｃ ｈｍ ａ ｅ ｎ ｐ ｔｆ ｒ ｒ ｎ ｔ ｉ ｐ ｒ ｔｉ ａ ｅ ｎ ｅｔ ｏ ｇ ￣ ｏ ｈ ｓｂ ｅ ｕ ｏ ｗａ ｄ ｉ ｈ ｓｐａ ｅ ．Ｉ ｓｂ ｓ ｄ ｏ ｔ ｈ ｕ ｈ ｈ ｆ ｖ ｃ ｉ ｅ ｓ ｌ ｃｉｎ，ｖ ｃ ｉ ａ ｏ ａ ｃｎ ｅｅ ｔｏ ａ ｃｎ ｔ ｎ，ｉ ｉ ｍｍｕ ｅ ｍｅ ｒ ｎ ｍｏ ｙ，ｇ ｎ ｆｉ ｉ ｔｔｏ ｅ ｅ ａ ｎｔ ｍｕ ａｉ ｎ，ｇ ｎ ｅ ｏ ｉ ａ ｏ ｙ ｅ ｅ ｒ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ． Ｏｎ ｔｅ ｂ ｓｓ ｏ ｈ ｉ ｈ ａ ｉ ｆｔ ｅ ａｇ ｒｔｍ ，ａ ｓ ａ ｃ ｔ ｏ ｒｔ ｅ ｍｏ ｔｄ ｎ ｅ ｕ ｌｐ ｓ ｒａ ｅ ｏ ｏｌｓｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｓｕ ｉ ．Ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｉ ｕ － ｌｏ ｈ ｉ ｅ ｒ ｈ ｍｅｈ ｄ ｆ ｓ ａ ｇ ｒ ｓ ｓｉ ｕ ｆｃ ｆｓ ｉ ｌ ｐ ｓ ｈ ｓ ｂ ｅ ｔｄ ｅ ｏ ｈ ｏ ｄ ｈ ｔｏ ｓｆ ｒ ｈ ｒｃ ｍ ｎ ｗｉ Ｍｏ ｔ ｔ ｅ ｏ ｉ ｅ ｔ ｎ ｅ—ｃ ｌ ｔｃ ａ ｔｃ ｓｍｕ ａｅ ｅ ｈ ｉ ｕ ．Ｔ ｅ ｍｅ ｏ ａ ｅ ｎ ｕｓ ｄ ｉ ｅ ｓ ｉ ｓｏ ｅ ｒ ｌａ ｂ ｄ ｈ ｒ ａ ｏ ｓｏ ｈ ｓｉ ｉ ｌｔｄ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｈ ｔ ｄ ｈ ｓ ｂ ｅ ｅ ｎ ｔ ｏ ｌ ｌｐ ｅｉ － ｈ ｈ
遗传算法在土坡稳定性优化问题中的应用
力情况下,管桩贯入度仍很小时,管桩受损较大,容易产生爆桩。
(2)对于孤石较多的场地,宜采用静压法进行管桩施工。
遇孤石的管桩,应提高其终压力值,并复压几次,这样可通过终压力来判断管桩的承载力。
如果二根或三根管桩落在同一个孤石上,管桩的承载力难以通过桩力或静载试验来确定,应采取补桩等加强措施。
(3)当管桩桩尖下孤石埋藏较深,孤石较大且下面土层标贯击数也较多时,可利用孤石作持力层。
此时入土桩长与最后三阵贯入度(或终压力值多复压几次后)满足设计要求,方可终止沉桩。
(4)在沉桩至4～6m 左右遇孤石,在提高冲击力或压桩力后未能穿过时,则需停止沉桩,将该桩拔出,用人孔或其它方法清除孤石,回填后再继续沉桩。
五、PHC 桩基础及其他桩型基础经济比较某工程地上18层,地下1层,桩端持力层为标贯40—45击花岗岩残积土强风化花岗岩。
该工程管桩、预制方桩和大直径沉管灌注桩的技术经济比较见表5。
表中总造价中含空孔送桩费及桩机进退场费。
表5 某工程几中桩型基础技术经济比较桩型桩规格平均桩长(m )单桩承载力设计值(kN )桩数(根)单方综合造价总造价(万元)PHC桩锤击法400×952715200034250元 m 201158施 工 500×12527153000238290元 m (8115%)静压法 400×952615200034270元 m 213154施 工 500×12526153000238310元 m (8614%)预制方桩450×45026152000341250元 m 3247125(锤击法施工)550×550261530002381250元 m 3100%大直径沉管 60030102500761200元 m 3246153灌注桩700311040001221200元 m 3(9917%)参考文献1 广东省标准 预应力混凝土管桩基础技术规程(DBJ T 15-22-98)广州、19982 实用桩基工程手册 史佩栋主编 中国建筑工业出版社1999年收稿日期:200216113・省科协二届学术年会土木建筑优选论文(二)・结构・地基・遗传算法在土坡稳定性优化问题中的应用陈旅毅 (泉州市洛江区质临站 362011) 〔摘 要〕 本文基于简化B ishop 法确立的土坡稳定分析模型,用遗传算法求解土坡最小安全系数和最危险滑动面。
基于遗传算法的建筑工程质量评价模型
基于遗传算法的建筑工程质量评价模型一、遗传算法概述遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它模仿了自然界中的遗传、变异和选择机制。
遗传算法包括种群初始化、个体编码、适应度评价、选择操作、交叉操作和变异操作等步骤。
在遗传算法的优化过程中，通过不断迭代和适应度评价，可以找到最优解或接近最优解的解。
二、建筑工程质量评价建筑工程质量评价是对建筑工程的各项性能进行综合评价，包括工程结构的安全性、耐久性、舒适性和经济性等方面。
建筑工程质量评价可以帮助评估工程项目的可行性和风险性，为工程设计和施工提供科学依据。
目前，建筑工程质量评价主要通过专家评价和统计分析等方法进行，但这些方法存在着主观性强、结果不稳定等问题。
三、基于遗传算法的建筑工程质量评价模型基于遗传算法的建筑工程质量评价模型是利用遗传算法来寻找建筑工程最优解的评价模型。
该模型首先需要建立适应度函数，用来评价建筑工程的质量。
适应度函数通常由建筑工程的各项性能指标构成，如结构安全系数、材料强度、耐久性能等。
接着，将建筑工程的各项性能指标进行编码，构建种群。
然后利用遗传算法中的选择操作、交叉操作和变异操作来不断迭代，寻找最优解。
在基于遗传算法的建筑工程质量评价模型中，适应度函数的构建和个体编码是关键步骤。
适应度函数的构建需要充分考虑建筑工程的实际情况和性能指标之间的关系，确定各项性能指标的权重和相关性。
个体编码需要选择适合建筑工程性能指标的编码方式，以保证编码的有效性和可行性。
基于遗传算法的建筑工程质量评价模型的优势在于能够克服传统评价方法的主观性和不稳定性，其结果更加客观和可靠。
该模型可以根据实际情况进行优化，提高评价结果的准确性和实用性。
该模型对于多变量、多目标的建筑工程质量评价有较好的适用性，可以满足不同建筑工程的评价需求。
四、基于遗传算法的建筑工程质量评价模型的应用基于遗传算法的建筑工程质量评价模型已经在工程领域得到了广泛的应用。
可以通过该模型来评价建筑工程结构的安全性、耐久性和经济性，为工程设计和施工提供科学依据。
遗传算法BP神经网络在隧洞围岩分类中的应用
关 键 词 ： 工 神经 网络 ， 人 围岩 ， 类 分
中图分类号 ： Ｐ ８ Ｔ １３
文献标识码 ： Ａ
人工神经网络（ ＮＮ） Ａ 具有非线性 、 高维性 、 大规模并行 处理 、 ＪＨ． ｏａ ｄ ． Ｈ ｌｎ 教授提 出的ｌ 。Ｇ ｌ ２ Ａ在寻优过程 中 ， 以在高维可行 可 信息分布 、 联想 、 记忆 和容错 等特征 ， 在预测 高复杂度的非线性时 解空间随机产 生多个起 始点并 同时开始搜索 ， 以适应 度函数来指
逻辑余
逻辑并
次方
逻辑否
包含某一字段
素 叠加 产生一个新 的要素层 的操作 ， 在制 图时一般 只用 到其 中的
区空间分析 ， 、 线 点空 间分析也是大 同小异 。
例如要把所有属性 中“ 面积” 小于 １０ ０的 区块 标为红 色 ， ０ 只 需在表达式输入“ 面积 ＜１００ ， 后在弹 出的对话 框 中“ ０”然 填充颜
人工神经网络和遗传算法在岩土及结构工程中的应用研究的开题报告
人工神经网络和遗传算法在岩土及结构工程中的应用研究的开题报告一、选题背景岩土及结构工程是土木工程中一个重要的领域，其研究的对象是各种工程岩土、土石方、地下结构、高层建筑等，研究的目标是为了保证这些工程的安全和可靠性。
在岩土及结构工程中，往往需要预测和分析一些复杂的问题，例如：岩土工程中的渗透、应力和变形等问题；结构工程中的受力分析、振动分析等问题。
这些问题需要大量的数据、知识和经验来支撑分析和预测，传统的分析方法已经难以满足这些需求。
随着计算机技术的不断发展，人工神经网络和遗传算法成为了一种新型的工具，能够更加准确和高效地解决这些问题。
人工神经网络是一种基于生物神经网络的模型，具有自学习和自适应的特点，可以模拟复杂的非线性关系。
遗传算法则是一种基于生物进化学说的优化方法，能够快速找到问题的最优解。
因此，本研究将探索人工神经网络和遗传算法在岩土及结构工程中的应用研究，旨在提高工程预测和分析的准确性和高效性。
二、研究目的和意义人工神经网络和遗传算法在岩土及结构工程中的应用研究，旨在探索新的分析方法和解决方案，具有以下目的和意义：1.提高工程预测和分析的准确性。
人工神经网络和遗传算法能够模拟复杂的非线性关系，并能够自适应学习和调整，因此可以更加准确地预测和分析岩土及结构工程问题。
2.提高工程预测和分析的高效性。
传统的分析方法往往需要大量的数据、知识和经验来支撑分析和预测，而人工神经网络和遗传算法能够利用计算机高效地处理和分析数据，因此能够提高工程预测和分析的速度和效率。
3.促进岩土及结构工程领域的技术创新。
人工神经网络和遗传算法是一种新型的工具，能够促进岩土及结构工程领域的技术创新，带来更多的新想法和新方法。
三、研究内容和方法1.研究内容本研究将探索人工神经网络和遗传算法在岩土及结构工程中的应用研究，主要内容包括：1）介绍人工神经网络和遗传算法的基本原理和应用场景。
2）分析岩土及结构工程中的具体问题，例如：应力、变形、渗透、受力和振动等问题。
加速遗传算法在边坡稳定分析中的应用(1)(精)
加速遗传算法在边坡稳定分析中的应用(1)摘要：基于圆弧滑动面的假定和遗传算法的思想，提出了用加速遗传算法(aga)搜索边坡最危险滑动面及其对应的最小安全系数的方法。
该方法是一种模拟生物遗传进化过程的算法，它克服了传统优化方法容易陷入局部极值点和误差传递导致不收敛的缺点，具有较高的计算精度，适用性强，搜索的最优解更具有全局性。
通过一河堤工程实例对其进行了验证。
关键词：边坡稳定性加速遗传算法危险滑动面最小安全系数边坡稳定性评价是岩土、水利和交通工程中的常见问题，它涉及矿山工程、岩土工程、水利水电工程、铁道工程、公路工程等诸多工程领域，能否正确评价其稳定性直接关系到建设的资金投入和人民的生命财产安全。
边坡稳定性分析方法很多，极限平衡法是最常用的一种方法，其基本方法是先假设滑动面，再根据刚体平衡条件计算该滑动面的稳定安全系数。
稳定计算的目的是找出边坡的最小安全系数和相应的滑动面，为此必须经过多次试算才能找到，工作量大且容易遗漏最危险滑动面。
本文将求解边坡的最小安全系数和相应滑动面表示成最优化问题，然后采用加速遗传算法求解。
1 边坡稳定计算模型[1]本文采用基于圆弧滑动的刚体极限平衡法计算边坡稳定安全系数。
假设滑动面为圆柱面、滑动体为刚体，将滑动体划分成条块，计算作用在滑动块上的滑动力和抗滑力，由此得到稳定安全系数。
1.1 瑞典条分法瑞典条分法不考虑土条间的相互作用力，根据滑块的抗滑力矩和滑动力矩的比值计算稳定安全系数，其表达式为：（1）式中：fs——边坡稳定安全系数；wi——土条重量；qi——土条滑弧中心处切线与水平线的夹角；li——土条滑弧弧长；ui——土条滑弧中心处的孔隙压力；h’、c’——滑动面上的有效抗剪强度。
1.2 简化毕肖普法该方法考虑土条间水平方向的相互作用力，并假定各土条底部滑动面上的滑动安全系数均相同，即等于整个滑动面的安全系数，计算公式为：（2）式中，；b为土条宽度；其余参数与式（1）同。
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谈遗传算法在岩土工程可靠度分析中的应用
摘要：在岩土工程中影响工程安全性的因素都存在着不同程度的不确定性，可
靠度分析方法就是对这些不确定性进行研究，并估计它对岩土工程安全性的影响。
运用遗传算法的原理对岩土工程中的可靠指标进行计算，并对验算点的全局优化
算法进行设计。
在岩土工程可靠度分析中运用遗传算法原理，克服了传统方法的
缺点，避免了求导数工作的繁琐。
关键词：遗传算法；岩土工程；可靠度分析；应用
引言：
岩土要错综复杂具有变异的性质，因此岩土工程具有不确定性的特点，在进行施工时必
须全面考虑工程的各种不确定性因素，如岩土的物理性质、荷载、抗力等变力，进而提高工
程的安全可靠性。
但是由于岩土工程的受力变形机制的复杂性，很难用解析的方法获得作用
效应的显式解，而且功能函数的隐式具有非线性程度高。
Duncan 在传统安全系数的基础上提
出了一种简单的可靠度分析法。
这种方法只有使用和常规分析中类型和数量相同的数据就可
以进行近似的可靠度的分析。
在岩土工程的可靠性分析中，经常采用的方法有一次二阶矩和
二次二阶矩及优化方法等。
这些方法对于极限状态的方程是线性方程，而且各个随机变量服
从正态颁布，因此得到的可靠指标和可靠度都是精确的，因此只对显式的功能函数适用。
否
则结果就是近似的，有些甚至还会出现不收敛的现象。
因此许多学者开始寻找其他的数值方法。
有的学者提代出采用一种同时取功能函数级数展开的一次项和二次项的方法，提出了采
用二次二阶矩法和基于四阶矩的最大熵密度法。
还有一种加到求解可靠指标的基本问题的方法。
也就是求解可靠指标发球求解极限状态曲面到原点最短距离的优化问题的方法。
优化方
法求解可靠指标是一种非常有效的求解方法。
但是目前大部分优化方法求解是非常复杂的，
在求解时可能会运用于功能函数的二阶偏导数或者逆矩阵，甚至有时还陷入了局部极小值。
本文基于可靠指标的几何涵义，采用遗传算法对岩土工程的可靠度进行计算，希望能够在数
量不多的模拟次数中达到精度的要求，同时得到可靠性指标和设计验算点，进而适应岩土工
程功能函数的高次非线性和复杂性。
一、可靠性分析的可行性
可靠性分析法在我国于20世纪80年代开始通知于岩土工程实践中，在21世纪后，可这
个方法得到了许多学生的关注，并对其实用性进行了考察验证，可以得知这种方法是可行的。
岩土工程中存在着许多不确定的因素，因此人们对传统的定值法设计产生了疑问。
如1970
年8月，旧金山港口修建一座轻型码头的过程，水下边坡就发生了失稳。
这是由于按照以前
的经验可知旧金山地区在这个海湾土层开挖水下边坡坡比至少为1：1，进行LASH码头边坡
稳定分析可知1：1坡度的边坡的安全系数为1.25。
这个安全系数是确定性方法来进行分析的，通过计算可知这个边坡是稳定的。
可是在实际的施工过程中却出现了换称现象。
后来采
用Taylor 级数展开技术分析可靠性，则得到边坡的失效概率为18%，由此可见，边坡的稳定
性破坏的风险很大。
由此可见，如果运用可靠度分析确定边坡的合理坡比可以节省土方工程量，还可以避免结构失稳而带来的经济损失。
由于岩土强度测试具有较大的离散性，传统的
确定参数和安全系数的概念已不完全适用。
可靠度理论为岩土力学提供了一种合适的分析的
方法，这种方法以概率理论为基础，能够为岩土结构的设计提供可靠依据，在保证工程安全
的同时，减少了工程破坏的经济损失。
二、遗传算法原理
遗传算法的解题能力强而且适应范围广，近些年来，遗传算法在岩土工程中应用的越来
越多。
GA根据生物进化论和遗传学论采用数学的方法对生物进化的过程进行模拟，并把问题的求解转化为对一群染色体的一系列操作。
通过转化，收敛到一个最能适应环境的染色体上面，进而求得问题的最优解。
在一个给定的优化问题中，可以把目标函数设为F= f(x,y,z)
x,y,z∈Ω,F∈ R (1)在式子中， x,y,z都是自变量;Ω是解空间; F是解的优劣程度，; f是映射函数。
要想求求(x＊,y＊,z＊),可以先求其最小值，
则GA的求解如下：
首先进行编码，对自变量x,y,z等采用一定的比特数0，1二进制码进行编制码，并形成
基因码链，每个码链所代表的样本不同，它所代表的是寻优问题的一个解。
如果有16种可
能的值就可以用4比特的二进制0000～ 1111来表示，同时把x,y,z等的基因码组合在一起形
成码链。
在t= 0时,随机产生的基因码链就会组成一个初始的群体，这个群体表示寻优问题的一些可能解的组合。
因为它们都是随机产生的，因此一般不会有太好的质量。
而GA的任务
就是从利用这个初始群体，对进化的过程进行模拟，经过择优去劣，最后得到优秀的个体和
群体，从而满足优化的要求。
在这个过程中，还要根据编码的规则，把每个个体的基因码代
入到式（1）中并考查它符合解的程度，进而为种群的进化选种提供依据。
把选择出来的最
优编码应用于个体以繁殖后代。
通过这样的过程对个体进行选择，体现了优胜劣汰的原则，
在这个过程中，只有较优的个体有有机会进行繁殖，进而产生下一代群体。
采用最简单的杂
交方法对随机选择的个体进行杂交，杂交的过程中，体现了生物遗传过程中的信息交换思想。
在选取的个体中随机选取一位使其发生变异，变异是对生物遗传中偶然的基因突变现象的体现。
变异的概率是非常小的。
选择和杂交赋予了遗传算法的搜索功能，在遗传算法进行探索时，变异算子使它能够搜索到每个点，并得到全局最优解。
在完成这几个步骤以后，就会得
到新的群体，再重新进行评价，选种、杂交、变异，反复循环就会使群体逼近最优解。
三、可靠指标的几何涵义
根据可靠度分析的一次二阶矩理论可知，对独立正态分布的变量，当极限状态的方程是
线性时，在标准正态坐标系中可靠度指标等于原点到极限状态平面的最短距离。
而且在这个
距离是可靠度分析中的一个重要的指标。
因此,设z= g(x1,x2,… ,xn) (3)，则（4）变量的均值和
标准差分别为则式（3）在标准正态空间的极限方程可以表示为
则可靠指标标准正态空间的计算数学模型可以表示为
进行高斯变换为
结语
岩土工程可靠性分析方法中还存在着许多问题需要解决，但是可靠度分析法在是岩土工
程的研究和发展方向。
计算可靠性指标时，要以根据遗传算法的思想，采用遗传算法计算指
标最小值。
在计算时，遗传算法控制参数的选取不同，对算法性能产生的影响也是不同的。
遗传算法是根据生物进化的一种全局优化的算法，在计算时维持一组初始可行解，反复应用
遗传进行操作，最后得到最优解。
遗传算法的原理相对简单，编程方便。
用遗传算法求可靠
指标非常方便，在岩土工程功能函数的计算方法非常适用。
参考文献：
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