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本文的主要目的是开发基于实数编码的杂交遗传算法来识别土体的本构参数。该杂交遗传算法在经典遗传算法框架下开发,融合两个新开发的交叉算子,形成了一个新的杂交策略。为了保持种群的多样性,在算法中采用了一个动态随机变异算子。另外,为了提高算法收敛性,采用了一个基于混沌的局部搜索技术。分别基于室内试验和现场试验,通过识别土的本构参数来测试新算法的搜索能力和搜索效率。为了测试新开发算法的突出表现,特选用5种经典的随机类算法(遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、差分算法和蜂巢算法),分析同样的案例进行比较。结果表明,在收敛速度和最优解的准确度方面,新改进的算法可以很好地处理岩土工程的参数反演。 相似文献
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本文的主要目的是开发基于实数编码的杂交遗传算法来识别土体的本构参数。该杂交遗传算法在经典遗传算法框架下开发，融合两个新开发的交叉算子，形成了一个新的杂交策略。为了保持种群的多样性，在算法中采用了一个动态随机变异算子。另外，为了提高算法收敛性，采用了一个基于混沌的局部搜索技术。分别基于室内试验和现场试验，通过识别土的本构参数来测试新算法的搜索能力和搜索效率。为了测试新开发算法的突出表现，特选用5种经典的随机类算法（遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、差分算法和蜂巢算法），分析同样的案例进行比较。结果表明，在收敛速度和最优解的准确度方面，新改进的算法可以很好地处理岩土工程的参数反演。 相似文献
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