多重群体遗传规划在高性能混凝土强度预测中的应用.pdf
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1、21 O 四川建筑科学研究 S i c h u a n Bu i l d i n g S c i e n c e 第 3 7卷第4期 2 0 1 1年 8月 多重群体遗传规划在高性能混凝土强度预测中的应用 赵胜利。 , 宋玲玲 ,张东原。 ( 1 河北农业大学城建学院, 河北 保定0 7 1 0 0 1 ; 2 保定供水总公司, 河北 保定0 7 1 0 0 1 ; 3 河北建设集团混凝土分公司, 河北 保定0 7 1 0 0 0 ) 摘要: 针对影响高性能混凝土强度的主要因素作为输入因子, 2 8 d 抗压强度作为输出变量, 应用遗传规划理论( G P ) 建立了 高性能混凝土强度预测的非线
2、性显式数学解析式模型。为了更好地保持进化过程中的遗传多样性 , 提高求解此问题的效率 , 提出了多重群体遗传规划理论。通过实测数据进行验证 , 并分别与线性回归模型和神经网络模型相比较 , 结果表明, 多重群 体遗传规划( M G G P ) 模型具有更高的拟合精度和更好的预测效果, 在高性能混凝土强度预测方面有很强的实用价值。 关键词: 遗传规划; 高性能混凝土; 强度预测; 多重群体 中图分类号: T U 5 2 8 3 1 文献标识码: A 文章编号: 1 0 0 81 9 3 3 ( 2 0 1 1 ) o 4 2 1 0 0 3 Ap p l i c a t i o n o f M
3、ul t i - Gr o u p g e n e t i c p r o g r a mmi n g i n s t r e n g t h f o r e c a s t o f h i g h p e r f o r ma n c e c o n c r e t e ZHA0 S h e n g l i , S ONG Li n g l i n g , ZHANG Do n g y u a n ( 1 R u r a l a n d U r b a n C o n s t r u c t i o n C o l l e g e , A g ri c u l t u r a l U n i
4、 v e r s i t y o f H e b e i , B a odi n g 0 7 1 0 0 1 , C h i n a; 2 B a odi n g Wa t e r C o mp any , B a o d i n g 0 7 1 0 0 1, C h i n a ; 3 C o n c r e t e B r a n c h , C o n s t ruc t i o n G r o u p o f H e b e i P r o v i n c e , B a o d i n g 0 7 1 0 0 0 , C h i n a ) Ab s t r a c t : T h
5、e ma i n f a c t o rs t h a t i n flu e n c e t h e s t r e n g t h o f h i g h p e r f o r ma n c e c o n c r e t e a r e c o n s i d e r e d a s i n p u t v a r i a b l e s o f g e n e t i c p r o g r a mm i n g ( G P )mo d e l a n d 2 8 一 d a y c o m p r e s s i v e s t r e n gt h i s s e e n a s
6、 o u t p u t v a ri a b l e A vis i b l e n o n l i n e a r - ma t h e ma t i c a l m ode l o f h i g h p e rf o r m a n c e c o n c r e t e s t r e n g t h i s 舀 v e n b y a p p l n g t h e m e t h od o f i m p rov e d G P, i n w h i c h c r e a t i n g i n i t i al p o p u l a t i o n a n d f i t
7、n e s s f u n c t i o n a r e a d j u s t e d m m i n g a t t h e s p e c i al p rob l e m I n o r d e r t o k e e p t h e v a r i e t y and i mp r o v e t h e e ffic i e n c y , Mu l t i G r o u p G P( MG G P )i s p u t f o r w a rd T h e p e rfo rm a n c e o f t h e p rop o s e d MGGP mode l i s a
8、n a l y s e d a n d t h e r e s ult o f i t i s c o mp a r e d w i t h t h a t o f t h e l i n e a r reg r e s s i o n and B P n e u r al n e t w o r k mo d e l wh i c h s h o w t h a t t h e MGGP mo d e l h a v e h i g h e r f i t t i n g p r e c i s i o n w i t h t h e e x p e r i me n t d a t a a
9、nd b e t t e r p r e d i c t i o n e ff e c t , t h u s , t h e p r o p o s e d MG GP mod e l i s u s e f u l t o b e u s e d t o p r e d i c t t h e s t r e n g t h o f h i g h perf o rm anc e c o n c r e t e Ke y wo r d s : g e n e t i c p r o g r a mmi n g ; hig h p e r f o rm anc e c o n c r e t
10、 e ; s t ren g t h f o rec a s t ; Multi- G r o u p 0 引 言 商陉能混凝土( H i g h P e r f o r m a n c e C o n c r e t e , 简称 H P C ) 是由水、 水泥、 矿物细掺料、 粗细集料、 高效减 水剂组成的多相复合材料, 具有高强度、 高耐久 性、 高施工性能, 已在不少重要工程中被采用 , 特别 是在桥梁、 高层建筑、 海港建筑等工程中显示出其独 特的优越性, 在工程安全使用期、 经济合理性、 环境 条件的适应性等方面产生了明显的效益, 被认为是 今后混凝土技术的发展方向。 收稿 日期
11、: 2 0 0 9 1 0 1 9 作者简介: 赵胜利( 1 9 7 3一) , 男, 河北保定人, 教授 , 博士, 主要从事 进化计算应用研究。 基金项目: 河北省自然基金( N o E 2 0 1 0 0 0 0 8 0 2 ) E m a i l : z h a o v i c t o r y 1 2 6 t o m 同其他种类的混凝土一样 , 2 8 d抗压强度是衡 量高性能混凝土性能的重要指标, 并且早期 预测高 性能混凝土抗压强度对提高施工质量 、 加快施工进 度具有重要实用价值。 传统混凝土强度预测方法通常为基于数理统计 的线性回归方法_ l J 。对于高性能混凝土来讲, 由于
12、 掺人了掺合料和外 加剂等 , 其抗压强度的大小和混 凝土各组成材料之间呈高度非线性关系, 采用通过 回归得到的线性函数并不适用。神经网络 和支 持向量机等是常使用的全局建模工具, 但是, 这些全 局建模方法无法给出简明直观的模型表达形式, 而 且, 在处理未知系统的数据时带有很大的盲 目性。 本文尝试应用一种新的预测方法遗传规划理论 解决高性能 昆 凝土强度预测问题。它无需人为选用 2 0 1 1 N o 4 赵胜利 , 等: 多重群体遗传规划在高性能混凝土强度预测中的应用 2 l l 预测函数, 不用对输入数据进行预处理, 能够有效地 避免数学上的经验需求和假设、 变换的影响, 可以模 拟
13、出显式非线性数学表达式, 尤其适合变量间关系 复杂的分析研究 。 1 遗传规划的基本 原理 遗传规划的基本思想是在由许多可行个体组成 的搜索空间中, 寻找出一个具有最佳适应度的个体。 进化过程遵从优胜劣汰、 适者生存的自然法则, 其中 包括复制、 交换及突变等若干个进化方式 。其重 要的特点之一是组成群体的个体是一种动态的树状 结构, 树的结点是由终结点集和函数集中的元素所 组成的。终结点集为表示问题环境与结果的最基本 的单元。对于不同的问题, 元素的含义也不相同。 2 多重群体遗传规划 一 般遗传规划中个体是随机生成的, 且每一代 只有一个种群 。当求解问题 的变量数不是太多 ,函 数关系不
14、是太复杂时, 用这种理论可以有效地建立 求解模型。但是, 随着求解问题变量数的增多以及 函数非线性关系复杂程度的增加, 这种模型就显露 出不足之处。例如, 收敛速度慢 、 选择进化效率低、 优秀个体基因不易于保留等。 为了克服以上不足, 在传统的遗传规划理论基 础之上, 模仿自然界生物进化过程并不是一下全部 更新而是逐步新陈代谢进而逐渐演化的原理, 对初 始种群以及群体的选择机制进行了改进, 提出了多 重群体遗传规划( M G G P ) 。 2 1 初始种群的生成 一 般遗传规划模型中是直接以随机方式产生个 体来组成初始种群的。当求解问题的变量较多, 非 线性关系较复杂时, 就可能出现初始种
15、群中连一个 能成活的个体也没有, 或只有个别个体能成活的现 象。这就给后续的进化工作造成 了困难 。多重群体 遗传规划模型则采用积累方式建立初始种群 。即先 用随机方式产生一个比种群规模大得多的群体 ,经 过转换、 评价等处理后 , 从中选择能成活的个体进 入初始种群。若初始种群未满, 则重复这一过程, 逐步积累, 直到初始种群全部由能成活的个体组 成 , 然后再开始进化过程。这就保证了进化开始时 有一个 比较稳固的基础 , 避免了一般遗传规划模型 的缺陷。 2 2多重群体的选择机制 多重群体遗传规划模型将每代生物群体分为种 群和繁殖群体, 繁殖群体是一个包含父代群体和子 代群体的多层群体,
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