我国以山区为主要地形的地理环境形成了众多自然边坡,基础设施建设过程中产生了人工边坡,不论是自然边坡还是人工边坡,由于其本身的特性及所处的工程环境,都易存在安全隐患,尤其是在降雨、地震等外部因素影响下,极易形成崩塌、滑坡等地质灾害,给国民经济与人民安全带来双重威胁。因此,边坡稳定性分析一直是岩土工程中极具研究价值的课题。传统的边坡稳定性分析通常包含两个步骤,第一步,采用极限平衡法或强度折减法计算边坡安全系数,第二步确定边坡的最危险滑面。一般来说,土质边坡采用极限平衡法计算安全系数能够满足工程要求,且该项研究已趋于成熟。而确定边坡的最危险滑面可归结为复杂非线性多峰函数的优化问题,学者们已提出不同的方法解决该问题。随着计算机的发展和人工智能渗透到各行各业,采用智能优化算法搜索边坡的最危险滑面已成为近几年的研究趋势。论文简要介绍了课题的研究背景和意义,边坡稳定性分析方法与智能优化算法的研究现状。阐述了标准果蝇优化算法的原理、步骤,并进行了参数分析,发现对算法寻优过程影响较大的参数为搜索步长值,因此考虑将算法的固定步长改为自适应步长,并将模拟退火思想融入算法,得到改进果蝇优化算法,经实验验证,新算法较原算法在收敛速度和寻优效率方面均有显著提升。论文阐述了极限平衡法中通用条分法的基本原理和推导过程,介绍了通用条分法转化为Bishop法和MP法的过程。将Bishop法与改进果蝇优化算法结合用于最危险圆弧滑面搜索,建立了搜索模型并用MATLAB编程实现,通过两个算例验证算法在最危险圆弧滑面搜索中的适用性与可行性。此外,将算法与MP法结合用于非圆弧滑面搜索,提出双层搜索策略,提高算法的寻优速度和寻优精度。将本文所提方法用于十堰汽车城边坡的最危险滑面搜索。首先采用有限元软件Geo-studio进行边坡的渗流分析和稳定性分析,得到边坡典型剖面的安全系数为1.056。然后采用改进果蝇优化算法搜索边坡典型剖面的最危险滑面,所得结果与软件分析结果基本吻合,表明本文所提方法在实际工程中的适用性。