，交叉后产生的两个新染色体为x和y，则                                                          www.tmgc8.com（5） 其中，c为开区间（0，1）中的一个随机数。 (4)变异操作 取变异概率p_m为0.1，依据此概率，从父代中随机挑选个染色体进行变异操作。设需进行变异的染色体为v，则变异后产生的新染色体x为                                                                          （6） 其中，d为一随机选择的变异方向；m为给定的一大数。 如由式（6）得到的x不可行，则将m置为[0,m]之间的一随机数，重新用式（6）计算直至x可行为止。 (5)进化迭代 将由前面的到的n个个体作为新的父代，转入步骤（2），进入下一次进化过程。 (6)加速循环 每迭代两次，取进化得到的s个优秀个体的变化空间作为新的初始变化区间，转入步骤（1），重新开始迭代过程。这里取s =20。 (7)收敛标准 采用的收敛标准为连续两代计算结果满足。同时以最大加速遗传代数小于25代为辅助判断。 3 算例        某河堤边坡各特征点坐标及地质剖面如图2所示，各土层地质参数见表1。 表1 土层计算参数 层次 土类 容重 （kn/m³） 粘聚力 （kpa） 内摩擦角 （º） i 粉土 19.8 1.0 30 ii 淤泥质粘土 18.5 10.5 0www.tmgc8.com iii 粉土 19.6 8.0 32.5 iv 素填土 19.2 0.0 35.0          用aga对该边坡进行稳定分析，结果见表2。表中同时还给出了用0.618法分析的结果。可以看出，0.618法计算出的最小安全系数比aga得出的要大，即0.618法搜索过程容易陷入局部极小点，而aga方法有更强的搜索全局最优解的能力，能更准确评价边坡的稳定性。 表2 计算结果与比较 f_s计算方法 aga算法 0.618优选法 圆心坐标(m) 半径(m) www.tmgc8.comf_s 圆心坐标(m) 半径(m) f_s x y r x y r 瑞典法 35.04 8.72 8.70 1.164 34.64 10.81 10.72 1.243 简化毕肖普法 35.20 13.04 13.14 1.522 34.88 11.44 11.34 1.547 www.tmgc8.com   4 结语 本文建立了边坡稳定分析的优化模型，并给出了加速遗传算法(aga)求解的具体算法。通过某河堤工程实例将aga方法与0.618法进行比较，说明aga方法对实际问题的搜索空间的大小变化适应能力、计算速度对全局优化特性有很大的优点，所得结果是令人满意的。因此遗传算法是在边坡稳定性分析中值得推广的一种搜索最危险滑动面的优化算法。 参考文献   [1]　yang h huang著. 土坡稳定分析. 包承纲等译[m] 北京:清华大学出版社,1998 117-126. [2]　殷宗泽,郭志平,徐鸿江等. 条分法土坡稳定分析计算程序(slp)[a].见:姜弘道,赵光恒,向大润等编,水工结构工程与岩土工程的现代计算方法及程序[c] 南京:河海大学出版社,1992,343-351. [3]　王正志,薄涛著. 进化计算[m]. 长沙:国防科技大学出版社,2000 26-162 [4]　金菊良,丁晶,魏一鸣. 加速遗传算法在地下水位动态分析中的应用[j]. 水文地质工程地质,1999,(5)4-7 accelerating genetic algorithm for slope stability analysis abstract: based on the assumption of circular slip surface and an idea of genetic algorithm, a method that uses accelerating genetic algorithm to determine the most dangerous slip surface and the corresponding minimum safety factor is presented. it simulates genetic evolutionary process of organism and avoids local minimum, which is often obtained by traditional optimum method. the method has the properties of high precision, wide utilization and global optimization that have been verified by an engineering case. key words: slope stability; accelerating genetic algorithm; most dangerous slip surface; minimum safety factor

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