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边坡非圆弧临界滑动面搜索是边坡稳定计算中的一个关键问题,其实质为安全系数最小的滑动路径搜索问题,采用效果良好的路径搜索算法--蚁群算法是目前研究的热点。为了克服传统蚁群算法效率低、效果差的缺点,基于蚂蚁正反向搜索相遇形成完整路径的原理,提出了一种相遇蚁群算法。将该算法用于边坡非圆弧滑动面搜索问题,提出了一种非圆弧临界滑动面搜索的新方法。通过2个边坡的算例计算及一个水库岸坡的工程应用,验证了新算法的有效性。计算结果表明,相遇蚁群算法无论是整个搜索范围还是从某一点起的搜索范围都要比一般蚁群算法大,所以相遇蚁群算法在搜索边坡临界滑动面时所得到解的多样性也要比一般蚁群算法好,因此,相遇蚁群算法的搜索范围能以较大的概率包含全局最优解,算法最终也能以较大概率搜索到全局最优解。最终,相遇蚁群算法可以在更大的范围内以更快的速度找到边坡的临界滑动面。 相似文献
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波阻抗反演中的全局寻优策略 总被引：1，自引：1，他引：1
针对常规基于模型的波阻抗反演方法严重依赖于初始模型的选择和易陷入局部最优等局限性，提出了一种新的全局寻优策略。该反演策略是在常规测井约束反演的框架中加入一定次数的遗传全局搜索机制。如果迭代过程一旦陷入局部最优解；就可以把已经形成的局部最优解作为寻优的新起点，在此基础上进行全局遗传寻优，搜索更优的反演结果。通过模型数值计算和实际资料处理，表明该反演策略具有跳出初始模型控制的优良性能和良好的实际反演效果。 相似文献
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波阻抗反演是油气勘探中储层预测的有效方法之一,各种随机搜索方法被引入到波阻抗反演中.针对遗传算法存在局部搜索能力差,求解精度不高等缺点,引入了模式搜索算法,利用模式搜索算法较强的局部搜索能力和较高的求解精度弥补遗传算法的不足.运用计算机语言,采用模型模拟波阻抗反演、理论模型计算分析验证了该方法的有效性. 相似文献
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并行组合模拟退火算法在边坡稳定分析中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
采用自适应有限元法分析边坡的应力场,然后应用并行组合模拟退火算法建立基于应力场的边坡任意形状临界滑动面的全局搜索方法。该方法适用于任意几何形状,不同岩土材料分层以及多种荷载作用的复杂边坡。并行组合模拟退火算法是将模拟退火算法和遗传算法相结合的优化算法,它可以从多个初始点开始并行寻优,能以较快的速度找到全局最优解。通过工程实例分析,证明这种基于自适应有限元分析和并行组合模拟退火算法搜索边坡临界滑动面的方法可行、高效。 相似文献
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提出了一种新的随机启发式搜索算法——蚁群算法。算法利用蚂蚁群体相互协作机制寻找水库优化问题的最优解。算法中引入状态转移规则、信息素更新规则和领域搜索以获取最优解,所有蚂蚁个体完成单次寻优后,按照信息素更新规则更新信息素。该过程不断迭代,直到满足迭代终止条件。文中实例计算表明,相对于动态规划,该算法计算速度快、收敛性好,提高了计算效率,较好的解决了传统的动态规划方法求解水库(群)优化调度问题存在"维数灾"问题。 相似文献
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戴振学 《吉林大学学报(地球科学版)》1993,(1)
抽水试验最优化设计,是指针对一个具体的地下水系统优选出一个抽水试验设计,它使抽水试验的费用最小化,而试验所获资料能满足识别参数所要求的可靠性,它可以概化为一个非线性的混合整数规划问题,其决策变量是确定抽水井和观测井的位置及井数、抽水量和观测频率等,采用搜索算法求解了这一优化问题,得到了理论最优解,并进行了实例演算。 相似文献
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在传统遗传算法和模拟谐振子算法的基础上,结合两者的优点,提出了一种新型快速高效的谐振子遗传算法。通过一个理想的水资源管理模型的算例和一个华北平原典型区地下水资源优化的实际算例,从寻优结果和寻优效率两个方面对谐振子遗传算法、传统遗传算法和模拟谐振子算法进行了对比分析。在两个地下水管理模型中,与传统的遗传算法和模拟谐振子算法相比,新型的谐振子遗传算法搜索效率达到模拟谐振子算法搜索效率的2倍以上,得到的最优解比遗传算法所得到的最优解分别增加供水量1.1×103 m3/d和0.47×108 m3/a,说明谐振子遗传算法具有更强的全局搜索能力和更好的寻优效率。 相似文献
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数据网格化的局部搜索算法 总被引：1，自引：0，他引：1
作者在本文中提出一种数据网格化的快速算法－局部搜索算法。该算法利用目前计算机编程环境提供了动态存储分配功能,首先将需网格化的所有数据划分至各个子块中,网格化时在一个或几个子块中搜索网格点的相邻点,而不是对所有数据进行探索,提高了数据网格化的搜索效率,对于数据量较大的网格化问题可极大地提高效率。经实际应用证明,该方法稳定、可靠,是一种值得推广应用的快速算法。 相似文献
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两种智能算法在求解地下水管理模型中的对比 总被引：5，自引：0，他引：5
分别将禁忌搜索和遗传算法与地下水流模型MODFLOW和地下水溶质运移模型MT3DMS相耦合,并将其应用于求解地下水资源优化管理模型。在概述两种智能算法基本原理和地下水管理模型组成的基础上,结合两个理想的应用实例,从优化结果和计算效率两个方面对禁忌搜索和遗传算法进行了对比分析。在两个实例中,禁忌搜索分别以高于遗传算法10倍和27倍的计算效率得到了减少抽水流量约160 m3/d和节约治理成本约47万元的治理方案。结果表明,禁忌搜索在求解地下水管理模型中具有较好的应用前景。 相似文献
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基于混合模糊神经网络储层裂缝地震反演研究 总被引：3，自引：3，他引：0
基于储层裂缝系统具有非线性特征,储层裂缝地震反演是由遗传算法(GA)、模糊神经网络(ANF IS)和禁忌搜索算法(TS)有机地结合而构成的自适应混合模糊神经网络技术。该技术在成像测井约束下,形成的自适应混合算法分别训练ANF IS网络的前提参数和结论参数,从而获得满足精度要求的储层裂缝密度的最佳估计值。针对目标储层段,应用储层裂缝地震反演方法对过井地震剖面和联井地震剖面进行了储层裂缝密度反演处理,获得了可用于地质解释和油气预测的视裂缝密度剖面。这种裂缝密度剖面含有裂缝定量信息,其裂缝密度相对误差为:0.8%~24%,满足勘探开发的要求。经与研究区的地质对比分析表明,视裂缝密度剖面上的裂缝展布特征符合研究区的沉积相分布和岩石力学性质的变化特征,对研究区的勘探开发具有重要意义。 相似文献
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M. J. Alizadeh A. Shabani M. R. Kavianpour 《International Journal of Environmental Science and Technology》2017,14(11):2399-2410
A reliable prediction of dispersion coefficient can provide valuable information for environmental scientists and river engineers as well. The main objective of this study is to apply intelligence techniques for predicting longitudinal dispersion coefficient in rivers. In this regard, artificial neural network (ANN) models were developed. Four different metaheuristic algorithms including genetic algorithm (GA), imperialist competitive algorithm (ICA), bee algorithm (BA) and cuckoo search (CS) algorithm were employed to train the ANN models. The results obtained through the optimization algorithms were compared with the Levenberg–Marquardt (LM) algorithm (conventional algorithm for training ANN). Overall, a relatively high correlation between measured and predicted values of dispersion coefficient was observed when the ANN models trained with the optimization algorithms. This study demonstrates that the metaheuristic algorithms can be successfully applied to make an improvement on the performance of the conventional ANN models. Also, the CS, ICA and BA algorithms remarkably outperform the GA and LM algorithms to train the ANN model. The results show superiority of the performance of the proposed model over the previous equations in terms of DR, R 2 and RMSE. 相似文献
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Predictive Models for Permeability of Cracked Rock Masses Based on Support Vector Machine Techniques
In this study, a database developed from existing literature about permeability of cracked rock was established. The performance of Support Vector Machine (SVM) combined with optimisation algorithms: Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimisation Algorithm (PSO) in predicting the permeability of cracked rock masses (CRM) is evaluated. Also, the sensitivity analysis of the influence factors to the permeability of CRM is conducted. The results indicate that the hybrid GA–SVM and hybrid PSO–SVM models can accurately predict the permeability of CRM in terms of the statistical performance criteria: Coefficient of Determination R2, Regression Coefficient R and Mean Residual Error (MSE); Additionally, optimisation algorithms: PSO and GA can improve significantly the predictive performance of the SVM model. Based on the sensitivity analysis, crack angle is the most important factor to change the permeability of CRM, followed by confining pressure.
相似文献15.
二维密度界面的遗传算法反演 总被引：8，自引：0，他引：8
二维密度界面的反演可表述成非线性优化问题，本文用遗传算法进行反演计算，首先把连续的密度界面分割成若干单元，在单元中用形函数拟合，再用高斯积分求解重力异常值，把约束条件和拟合方差组合成目标函数，用园柱体和二维盆地模型的反演实例表明，用遗传算法，反演二维密度界面是可行的 相似文献
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Well placement optimization with the covariance matrix adaptation evolution strategy and meta-models
The amount of hydrocarbon recovered can be considerably increased by finding optimal placement of non-conventional wells.
For that purpose, the use of optimization algorithms, where the objective function is evaluated using a reservoir simulator,
is needed. Furthermore, for complex reservoir geologies with high heterogeneities, the optimization problem requires algorithms
able to cope with the non-regularity of the objective function. In this paper, we propose an optimization methodology for
determining optimal well locations and trajectories based on the covariance matrix adaptation evolution strategy (CMA-ES)
which is recognized as one of the most powerful derivative-free optimizers for continuous optimization. In addition, to improve
the optimization procedure, two new techniques are proposed: (a) adaptive penalization with rejection in order to handle well
placement constraints and (b) incorporation of a meta-model, based on locally weighted regression, into CMA-ES, using an approximate
stochastic ranking procedure, in order to reduce the number of reservoir simulations required to evaluate the objective function.
The approach is applied to the PUNQ-S3 case and compared with a genetic algorithm (GA) incorporating the Genocop III technique
for handling constraints. To allow a fair comparison, both algorithms are used without parameter tuning on the problem, and
standard settings are used for the GA and default settings for CMA-ES. It is shown that our new approach outperforms the genetic
algorithm: It leads in general to both a higher net present value and a significant reduction in the number of reservoir simulations
needed to reach a good well configuration. Moreover, coupling CMA-ES with a meta-model leads to further improvement, which
was around 20% for the synthetic case in this study. 相似文献
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在南水北调工程中应用ＧＡ型旁压仪对地基进行原位测试。介绍了ＧＡ型旁压仪的基本结构、工作原理、测试及有关计算方法,并对其典型旁压的试验成果进行了分析。 相似文献
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笔者根据近几年来从事全国重要矿产资源危机矿山接替资源勘查工作并结合深部找矿的实践,探讨了深部找矿的理论和方法。笔者认为地质研究,物探、化探技术应用,钻掘工程施工是深部找矿三项基本要素。地质研究是基础条件,物探、化探是技术支撑条件,钻掘探矿工程是实现条件,构成基本技术路线。全面论述了地质作用特征研究、矿田构造研究、成矿作用标志研究三项重点内容。成矿作用相关的地质作用特征研究是确定找矿思路的基础工作,包括沉积成矿地质作用、岩浆成矿地质作用、火山成矿地质作用、变质成矿地质作用,以及综合成矿地质作用研究等内容。矿田构造研究提出了沉积构造体系、火山构造体系、侵入构造体系、断裂构造体系、褶皱构造体系、复合构造体系、成矿后构造的划分方案及研究内容,及其在深部找矿中的应用。成矿作用标志研究包括成矿特征标志研究及成矿流体物理化学条件标志研究,提出了成矿热液地球化学障理论依据及研究方法及其在深部找矿中的应用。 相似文献