随着社会的进步、人类需求的增长,各种建设工程的规模也越来越大,建设中所涉及到的地质情况和场地条件等越来越复杂,工程中遇到的边坡数量和复杂度也是前所未有的。在坡度变化、外加荷载、降水、地震力和地下水等作用下,边坡容易产生滑移而导致失稳破坏,造成灾害和事故。本文基于极限平衡分析原理以及代理模型,分别利用了单纯形微粒群算法、蒙特卡洛法、一次二阶距法对路堤边坡的稳定性以及稳定性的可靠度问题进行了研究。主要内容如下:1.基于单纯形微粒群算法安全系数的计算。计算边坡稳定性按规范要求一般采用简化Bishop算法,利用一个安全系数尽可能来衡量边坡的稳定状况。计算安全系数传统的算法都存在通用性差、速度慢、容易陷入局部极值等缺点。本文在微粒群算法基础上,提出了一种利用单纯形微粒群优化算法(SM-PSO)确定边坡最具风险滑动面及其对应的最小安全系数的办法。并与微粒群优化算法在优化效率和优化性能方面作了比较。该方法在收敛速度、适应性等方面较PSO方法也有明显改进。2.基于Kriging模型的边坡稳定可靠度计算。在边坡工程的稳定可靠度分析中,基于简化Bishop算法的边坡功能函数一般为无明显表达式的隐函数,很难用传统可靠度分析方法求解可靠度,而蒙特卡洛模拟法计算工作量巨大、计算效率低,限制了其在实际工程中的应用。针对这一难点,本文重点研究了来源于地质统计学的Kriging代理模型在边坡隐式功能函数可靠度分析问题中的应用,并结合主动学习以及一次二阶矩法对京哈高速公路某路堤边坡的稳定可靠度问题进行了分析。结果表明,对同一个路堤边坡使用本文的三种方法计算得到的失效概率指标基本一致。进一步验证了本文方法对边坡稳定可靠性分析的适用性和合理性。