周书敬，杨贝贝，程芳萌，郑建明

(1.河北工程大学土木工程学院，河北邯郸056038;2.开滦集团有限公司钱营矿业分公司，河北唐山063301)

结构可靠度是结构可靠性的一个数值指标，是结构在规定的时间和条件下，保证结构可靠性的概率。常用的可靠度分析方法有蒙特卡罗法、一次二阶矩法(FOSM)、JC法和几何法等［1]，其中蒙特卡罗法在计算时，为了得到一定的精度，需要较多的抽样次数，而大大增加计算量;后几种方法则仅限于对线性方程的、变量服从正态分布的计算进行求解，当功能函数比较复杂时，容易陷入局部极值而无法得到全局极值［2]。

美国学者Holland提出的遗传算法(Genetic Algorithm，GA)具有求解能力局限性较小、对目标函数和约束条件的要求少、全局搜索能力好等优点，但也存在易产生早熟收敛现象以及局部搜索能力较差等缺陷［3－5]。本文引入鱼群算法中具有加快寻优速度的追尾行为和克服局部极值能力较好的聚群行为对其进行改进，并以门式框架结构为例，分别采用JC法与改进遗传算法对其可靠度指标进行对比分析。

1 可靠度指标数学模型

假设结构的抗力用R来表示，作用在结构上的荷载效应用S来表示，其中R和S是相互独立的随机变量，二者的概率密度函数分别为fR(r)和fS(s)，Z=R－S为结构的功能函数，则结构状态如图1 所示［6]。

X1，X2，...，Xn为随机分布的 n 个独立随机变量，结构极限状态方程为 Z=g(X1，X2，…，Xn)=0，采用拉科维茨－菲斯莱法将变量由非正态当量正态化，从而得到等效正态分布的均值 μ'xi、标准差σ'xi和可靠指标β。……