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摘要：微分进化算法是一个并行的智能非经典全局优化算法,特别适合于求解连续空间优化问题。基于可靠指标的几何涵义，建立优化模型，应用微分进化算法对优化模型进行求解。最后通过算例对比分析，表明微分进化算法在求解可靠度问题时具有良好收敛性和高效性，在求解高次非线性和复杂性的水工结构可靠度问题方面有很好的应用前景。
关键词：微分进化算法；连续空间优化；收敛性；水工结构可靠度
1 引言
在水工结构设计中，基于概率理论的可靠度设计越来越重要。传统的可靠度分析方法有一次二阶矩法(FOSM)、 JC法、Rosenblueth法、响应面法、梯度优化法、Monte-Carlo法等[1,2]。FOSM法、JC法、梯度优化法和Rosenblueth法主要适用于随机变量为正态分布的极限状态方程，存在适应面窄的问题；蒙特卡罗法直观，通用性强，但存在计算量大，效率低的问题，一般作为一种检验方法，以检验其他方法的正确性。基于以上方法的局限性，一些学者开始寻求其他的解决方法，例如二次二阶矩法、最大熵密度法等。近年来，随着智能算法的兴起，不少学者根据可靠指标的几何涵义，采用各类智能算法求解最小可靠指标[3~5]。然而，这几种智能算法在构造上和编程方面略显出复杂性.
1995年Rainer Storn和Kenneth Price提出了一种更简单、更有效的微分进化算法(Differential Evolution, DE).该算法对于连续变量的函数优化,与前述的智能算法相比,DE能更快、更稳定地收敛到问题的全局最优解[6,7].本文提出了基于微分进化算法的可靠度模型参数的优化方法,在VC++环境中编写了算法实现程序,并进行了具体的实例研究.
由计算结果对比可知，本文方法结果与Monte-Carlo法、加速遗传算法（RAGA）和相应参考文献结果几乎一致，说明用本文方法求解水工结构可靠度是有效的。
5 结论
微分进化算法具有求解精度高、计算速度快、编程简单、参数设置简便和不易陷入局部最优解、易收敛等优点.本文通过将微分进化算法应用于水工结构可靠指标模型参数的优化,为准确估计可靠指标模型参数提供了一种有效且简单的方法.该算法也可以广泛应用于其他各种模型的优化问题,特别是在参数离散性非常典型的岩土工程方面有很好的应用前景.当然,作为一种新的群体智能算法,微分进化算法本身也有其局限性,如较加速遗传算法相比数学基础薄弱,到目前为止,尚缺乏具有普遍且深刻意义的理论分析,这些问题将是未来微分算法进一步研究的方向.
参考文献
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论文作者:阳晓娟1,黄小平2
论文发表刊物:《基层建设》2017年第12期
论文发表时间:2017/8/8
标签：算法论文; 微分论文; 可靠论文; 水工论文; 结构论文; 方法论文; 模型论文; 《基层建设》2017年第12期论文;