大型地下洞室群的稳定性分析及优化研究是当前水电开发中亟待解决的重大课题.由于地下洞室群的布局和所处的地质环境的复杂性,导致许多优化问题都是复杂的非线性问题,通常有多个决策变量,且其结构布置和施工顺序的全局最优解通常难以快速获得.该文以有限元分析为基础,综合应用遗传算法、人工智能、神经网络理论等计算方法,提出综合集成智能优化方法,并用于水布垭地下厂房尾水洞施工参数对洞室群稳定性的影响分析,完成了以下工作:1.根据大型洞室群具有多因素影响和多指标评价的特点,使用了多因素综合指标的洞室结构布置和施工顺序的适应性判别准则.2.使用了改进的进化-神经网络的智能化学习算法,解决了神经网络的隐含层结构和学习参数(如学习率和动量项)的最优确定.3.将有限元方法嵌入智能化搜索算法,使用了大型洞室群优化的二维或三维进化-有限元方法,从而解决了大规模优化问题.4.将进化-有限元方法应用于水布垭地下厂房尾水洞施工参数的优化和稳定性分析研究,得到了最优的施工方案.5.将进化神经网络有限元方法应用于水布垭地下厂房尾水洞施工参数的开挖与衬砌顺序的优化研究,获得了最优解.通过对最优解的有限元计算结果分析表明该方法得到的最优方案是合理的.6.进化神经网络有限元考虑了所研究对象的多重工况组合,最大限度地接近真实计算结果,节约了大量计算时间,为解决类似问题提供了很好的方法.