极限平衡法和有限单元法是目前进行土质边坡稳定分析最常用的方法。为使边坡稳定分析结果更加准确直观的应用于工程实践，国内外专家对传统极限平衡法和有限元法进行了大量的改进，并取得了大量成果。比如最危险滑动面的搜索一直是该领域的研究热点之一。本文以土质边坡为研究对象，首先，在传统极限平衡法稳定分析计算过程的基础上，采用人工智能方法（蚁群算法、遗传算法）对其最危险滑动面的搜索方法进行了改进，提出一种新的土质边坡危险滑动面搜索方法，达到快速合理搜索危险滑动面的目的。并采用FORTRAN语言编制计算程序，通过算例进行了考证。计算结果表明，传统极限平衡法通过假设滑动面来计算最小安全系数，容易遗漏最优滑弧（当目标X函数自由度较多或者搜索空间很不规则时，搜索过程很容易陷于局部最优解）。基于人工智能的改进极限平衡法以传统极限平衡数值计算方法为基础，将最危险滑动面的搜索过程进行了智能优化改进，计算效果较好。接着，在改进极限平衡法研究的基础上，利用有限元软件Phase2对土质边坡进行数值模拟，实现土质边坡稳定的有限元分析，并将有限元法的分析结果与改进极限平衡法的分析成果进行比较，验证改进极限平衡法的正确性和危险滑动面搜方法的可行性。最后，将改进极限平衡法和有限单元法应用于湖南云溪水库大坝工程，通过两种方法的工程应用及对比分析，综合评价其边坡的稳定性，计算结果合理、可行，可为工程设计和施工方案提供一定的参考。