陈朝军

(攀枝花攀钢集团设计研究院有限公司，四川攀枝花617023)

边坡稳定性常受地质因素和工程因素等综合影响，这些因素大部分具有随机性、不确定性、非线性等特点[1]。传统的安全系数法是一种定值法，并没有考虑实际问题所具有的不确定性因素的影响，其值不能完全表征边坡的实际安全程度;以概率论为基础的可靠性分析可有效地解决岩土体客观存在的随机性、变异性问题，较切合边坡工程实际状态[2]，但其很难选择适宜的分布概率型模型，往往部分可靠性模型失真，以致于其计算结果不符实际情况。

基于上述情况，本文利用非线性能力、去噪容错能力强的小波神经网络和具有全局优化、稳健性好的蚁群算法构建蚁群小波神经网络，建立边坡稳定性各影响因素与可靠度的非线性关系模型，进而直接求取更精确、可信的可靠性指标，方便判别边坡稳定性。

1 蚂蚁算法的基本原理

蚁群算法[3]，是意大利学者M·Dorigo等人模仿蚂蚁的觅食方式，首先提出的一种随机搜索的全新群智能算法。生物学研究表明，虽然单个蚂蚁很难寻找到从蚁巢到食物源的最短路径，而蚂蚁集体则可以比较容易地找到。这是因为每只蚂蚁行走过程中都会在自己走过的路径上留下一定量的易于挥发、可累加的化学物质，称信息素，该物质随着时间的推移以一定的比率逐渐挥发掉，又随蚂蚁的经过而逐渐累加。

蚂蚁个体之间是通过信息素进行信息传递的，路径上信息素的强弱直接影响着蚂蚁个体的行动路径方向。……