· 30· 2010年10月
了建材
Sichuan Building Materials
深基坑支护工程遗传优化设计算法
张华威，孙国玺
（广东石油化工学院，广东茂名525000）
摘要：探讨了深基坑支护工程设计网混合遗传算法结合的可能性，提出一种混合遗传优化算法设计方法应用于深基坑支护工程设计，给出相应结论。
关键调：优化设计；深基坑支扩；遗传算法
中图分类号：TU12
文献标识码：A
文章编号：16724011（2010）05003002
The Genetic Optimization Design Algorithm
for Deep Foundation Pit ZHANG Huatoei, SUN Guoxi
(Guang Dong Unitersity of Petrochemical Technology,
Maoming 525000,China)
Abstract: The paper discussed the deep foundastion pite's genetic algorithm design. Through the analysis of the mathematic model of deep foundation pit, algorithm is designed and run. The results show the practical value of the algorithm.
Key words: optimization design, deep foundation pit, genetic algorithm
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前言
深基坑支护设计间题作为深基坑工程的重要内容已经
逐步成为我国建筑工程界的热点和难点间题。由于深基坑支护设计的理论不完善，模型试验、工程测试都有待进一步发展，不同的支护方案所采用的细部结构和设计参数各不相同，支护方案与细部结构的设计又相互联系，使得支护设计有较大的随意性。这种随意性带来了计算的不可靠和不稳定，所以，进行深基坑支护工程优化设计找到一组最优的设计方案、最佳的设计参数，成为目前一个研究热点课题。
深基坑支护工程计算涉及很多因素，每个因素之间具有互相关性，设计参数也具有离特性。因此，深基坑支护工程中因素和因素之间的关系很难用确定的数学表达式加以描述，若用基于数学方法的传统优化模型来解决深基坑支护工程优化间题变得十分围难。
遗传算法是一种概率搜索算法，但是它不是简单的随机走动，它可以有效地利用已经有的信息处理来搜索那些有希望改善解质量的审，而不局限于解的性质和空间条件。因此，把遗传优化方法引人深基坑支护工程优化设计中，可以有效克服传统优化模型的围难，但是简单的遗传算法由于固有的内部缺陷，实用效果并不理想，因此我们适当对算法进行改变，提高算法收敛性和工程实用性，以解决深基坑支护工程的实用算法计算间题。
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遗传算法的一般结构
设p(0）和C(t)分别表示第t代的双亲和后代，Grefenstette
和Baker描述的算法步骤可以作为遗传算法的一般结构：
begin t+-0;
万方数据
初始化p(t); 评估p(t)
while不满足终止条件do begin
重组p(t)获得C(t); 评估C()：
从p(t)和C(t)中选择p(t +1); t++ + 1;
end end
2010年第5期第36卷总第157期
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深基坑支护工程设计的数学模型深基坑支护工程的数学模型如下：
F(X) = minf(X),X e U En, s.t.e(X) =0,v=1,2,...,k ie(X) ≤0,u=1,2,... ,m;
其中：X是由xl，x2，，xn组成的向量，是设计过程中要优选的设计参数，如桩径、桩长、混凝土强度等级等： min表示极小化，即以基坑支护工程总造价收小为优化目标： s.t.表示需要满足的约束条件，e(X)为等式约束条件，k为其数目;ie(X)表示不等式约束条件：m表示其数目。约束条件主要有三类：
（1）设计变量约束：指设计变量本身的取值区间，亦即值域：
（2）变量一致性约束：指各种设计变量之间明显存在的、相互制约的关系；
（3）设计准则约束：指规范、规程中规定必须得到满足的条件。
这些条件都可以采用等式或不等式数学描述，即前面所说的e(X)，ie(X)。
遗传算法在深基坑支护工程设计的应用 3
简单遗传算法应用在支护工程设计 3.1
根据深基坑支护工程的数学模型，以F(X)为适应度函数，选取群体规模30，交叉概率Pc=0.90，变异概率Pm= 0.01。简单遗传算法的程序流程图如图1所示。
生成初始荣色体种群计算每个个体的适应度
YES 出兼优您
甚否最优解 No
选择高适应慎的荣色体进行复制
交变
图1
程序流程框图