广义遗传算法在路基沉降预测中的应用研究

"基于广义遗传算法的路基沉降预测方法应用 (2015年) - 江南大学学报（自然科学版），作者：卞志兵，高正夏，杨爱婷，宗文亮" 在公路建设和铁路建设中，路基沉降是一个关键的工程问题，它直接影响着道路的稳定性和使用寿命。传统的路基沉降预测方法通常依赖于经验公式或简单的数学模型，但这些方法往往无法精确处理路基沉降的非线性和不确定性。针对这一问题，2015年的一篇论文提出了基于广义遗传算法的路基沉降预测方法，旨在提高预测的准确性和可靠性。 经典遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法，通过模拟“适者生存”原则来寻找问题的全局最优解。然而，对于路基沉降这类复杂问题，经典遗传算法可能会遇到局部最优和收敛速度慢的问题。广义遗传算法是对经典遗传算法的扩展和改进，它引入了更多适应性策略，如变异操作的动态调整和多种选择策略，以增强算法的全局搜索能力和收敛速度。 论文中，研究人员首先分析了路基沉降变形的非线性特性，这包括土壤的压缩性、时间效应以及荷载分布的不均匀性等因素。然后，他们将广义遗传算法应用于模型参数的优化，以建立更准确的沉降预测模型。模型参数的取值范围作为算法的输入，算法能够搜索到最佳参数组合，从而预测路基的最终沉降量。 通过实例计算和与其他确定模型参数的方法对比，广义遗传算法在预测路基沉降中的表现突出。其稳定性好，能够避免陷入局部最优，且在寻找全局最优解时效率较高。这种优势使得该方法在实际工程应用中具有较大的潜力，可以为路基设计和施工提供更为精确的数据支持。 论文还强调了通信作者高正夏在地下水资源及工程地质领域的研究背景，暗示了该方法在考虑地质条件变化和地下水影响时的适用性。此外，通过期刊《江南大学学报（自然科学版）》发表，说明了研究成果的学术价值和同行评审的质量保证。 这篇论文提出的基于广义遗传算法的路基沉降预测方法为解决复杂工程问题提供了一种新的优化工具，它不仅可以提高预测精度，还能有效应对不确定性因素，对于推动土木工程领域的发展具有重要意义。