35、人工智能在桩承载力预测中的应用

人工智能在桩承载力预测中的应用

1. 遗传编程与基因表达式编程

遗传编程（Genetic Programming，GP）由Koza创立，它基于遗传算法的原理，模拟生物进化过程来优化由函数和终端组成的种群。GP的核心目标是找到最适合问题的模型，它有三种类型的节点：功能节点和终端节点。GP一般可分为以下五个阶段：
1. 初始种群 ：根据用户定义的函数和终端随机创建GP树。
2. 选择 ：从随机生成的程序中选择适应度较高的进入下一代，选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择和排名选择。
3. 交叉 ：从种群中随机选择两棵树，再随机选择每棵树的节点，交换子树以生成两个后代。
4. 变异/替换 ：从种群中取出一棵GP树，根据用户定义的函数或终端集将树节点替换为另一个节点。

基因表达式编程（Gene Expression Programming，GEP）由Ferreira提出，是GP的自然延伸。GEP有五个与GP相似的过程，核心区别在于GEP产生的解由固定长度的字符串表示。GEP有两个主要参数：染色体和表达式树（ETs），使用两种语言：基因语言和ETs语言。

2. 人工智能在桩承载力预测中的数据需求

利用智能计算（SC）进行桩承载力验证需要大量数据，数据是确保模型正常运行的“燃料”，因此需要充足且高质量的数据。然而，进行大量实验室和现场测试来获取数据既耗时又不实际。数据可以从岩土工程项目中获取，大多数建设项目在开工前会进行地下勘察（SI）工作，这些数据可以在不同项目间收集。此外，多荷载试