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申请/专利权人：中交第四航务工程局有限公司

摘要：本发明提供了一种基于遗传算法的DCM桩施工工艺参数优化方法，适用于地基加固DCM桩施工领域；本发明的一种基于遗传算法的DCM桩施工工艺参数优化方法包括目标函数确定、种群初始化、适应度函数设计、遗传算法实施以及结果分析与验证；通过采用遗传算法解决了粒子群优化算法易陷入局部最优解的困境，然后取消DCM桩设计参数的调整，不仅减少计算所需考虑的参数量，而且避免了额外的多方沟通成本，同时因为取消DCM桩抗压强度影响的主要影响参数调整，可以不考虑施工工艺参数调整对DCM桩抗压强度的微小影响，减少了目标函数和适应度函数的附加条件，进一步减少了算法实施工程中的计算复杂度，可广泛的应用于DCM桩加固地基时的施工工艺参数优化。

主权项：1.一种基于遗传算法的DCM桩施工工艺参数优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S101，目标函数确定；所述目标函数确定，包括确定DCM桩施工过程需要优化的施工工艺参数p1,p2,···,pk，并构建一个综合成本目标函数，该目标函数满足条件1；Costp1,p2,···,pk＝fmp1,p2,···,pk+fap1,p2,···,pk+fep1,p2,···,pk1式中，Costp1,p2,···,pk为关于施工工艺参数的综合成本目标函数，fmp1,p2,···,pk为与施工工艺参数相关的材料费用函数，fap1,p2,···,pk为与施工工艺参数相关的人工费用函数，fep1,p2,···,pk为与施工工艺参数相关的设备使用费用函数；S102，种群初始化；所述种群初始化，包括确定施工工艺参数的边界值p1min,p2min,···,pkmin和p1max,p2max,···,pkmax，然后选择N个项目概况相似的已完成施工的DCM桩施工工艺参数组合p1i,p2i,···,pki，每个施工工艺参数组合p1i,p2i,···,pki表示成一个个体xi，对个体xi进行二进制编码，然后由N个编码后的初始个体xi组成一个初始种群；S103，适应度函数设计；所述适应度函数设计，包括根据适应度函数计算每个个体xi的适应度，所述适应度函数F满足条件2，Fp1i,p2i,···,pki＝Costp1i,p2i,···,pki-1Costp1i,p2i,···,pki02式中，i＝1,2,···,N；S104、遗传算法实施；所述遗传算法实施，包括计算初始种群中每个个体的适应度和平均适应度，然后根据个体适应度与平均适应度的比值计算相对适应度值，如式3、4、5所示， 式中，i＝1,2,···,N，为平均适应度，fi为相对适应度；按相对适应度从高到低对个体排序，选择前m个体为优良个体，后m个体为不良个体，接着淘汰掉不良个体，复制优良个体取代原不良个体组成新的种群，在新种群中利用随机配对方法对个体部分二进制编码进行交叉换位，验证每对交叉换位后个体的施工工艺参数pji，如果某个体施工工艺参数pji超出了边界值要求，即[pjmin,pjmax]的闭区间范围，则重新对该对个体部分二进制编码进行交叉换位，直至该对个体的施工工艺参数均满足边界值要求，然后继续迭代计算新种群的适应度、平均适应度以及优良个体取代不良个体组成新种群；S105、结果分析与验证；所述结果分析与验证，包括迭代计算至新种群连续y代不再变化或者新种群内代表某个施工工艺参数组合的个体数量占新种群个体总数量的比例为z时，不再迭代，此时最后一次迭代占新种群个体总数量比例最大的个体即为使综合成本目标函数最低的施工工艺参数组合，按该施工工艺参数组合完成施工后，记录实际施工成本，对比分析项目概况最接近的项目施工成本，验证该施工工艺参数组合的经济性。

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