基于LM-LSO算法的磷石膏堆场边坡形态与稳定性智能优化方法

来源：黄金科学技术杂志2024年第5期北京时间：

作者：李垚熠, 陈国庆, 石明汉, 周玉新, 聂闻, 郑成

单位： 成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，四川 成都 610059, 成都理工大学环境与土木工程学院，四川 成都 610059, 远安县燎原矿业有限责任公司，湖北 宜昌 443000, 中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司，安徽 马鞍山 243000

摘要：大量欠稳定边坡阻碍了人类工程活动，亟需采用合理的优化方案来确保工程安全。为此，提出了基于列文伯格—马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法和光谱优化算法（Light Spectrum Optimizer，LSO）的边坡形态智能优化方法（LM-LSO）。首先，采用LM算法对样本数据进行非线性拟合；其次，采用拒绝不可行解方法处理稳定性系数的约束问题；最后，利用LSO搜索最优方案，并与另外4种算法进行比较分析。该方法应用于四川省某磷石膏堆场边坡优化，得到了最小挖方量的优化设计方案。该方法综合考虑了边坡优化的经济性和稳定性，保障了堆场的堆填方量和安全。

关键词：Levenberg-Marquardt算法,光谱优化算法,非线性拟合,稳定性系数,挖方量,磷石膏堆场

基金资助：国家自然科学基金项目“陡倾顺层滑坡加速破坏的微震—变形时序特征”(42372326)