尹振宇，香港理工大学土木与环境工程系副教授，主要从事土力学与岩土工程方面的教学和研究工作。1997年获浙江大学建筑工程专业学士学位，2006年获法国岩土工程专业博士学位。曾先后学习和任职于浙江嘉华建筑设计有限公司、法国南特中央理工大学(Ecole Centrale de Nantes)、同济大学、英国斯特斯克莱德大学(University of Strathclyde)、芬兰赫尔辛基工业大学(Helsinki University of Technology)、美国马萨诸塞大学(University of Massachussettts, Amherst)、上海交通大学、香港理工大学。2011年入选上海市“东方学者”特聘教授，同时兼任美国土木工程师协会（ASCE）“粒状材料专业委员会”委员及中国多个土力学专业委员会委员，加拿大土工（Can.Geot. J.）编委。近年来在国际核心刊物上发表SCI论文120余篇，WOS的H指数达29。

摘要：随着岩土力学理论的不断发展，高级土体本构模型不断涌现，同时模型参数也不断增加且愈发难以确定。长期以来，由于受模型选择和参数识别方法发展的限制，至今无法及时有效地将高级理论应用到实际工程之中，一定程度上造成了理论的闲置。本报告介绍了现有优化算法在岩土工程中的应用，归纳和总结了不同优化方法在识别参数以及其他方面的优缺点。报告以旁压试验及基坑开挖为例，对比了五种典型优化算法（遗传算法GA、模拟退火算法SA、粒子群算法PSO、进化差分算法DE和蜂群算法ABC）在识别摩尔库伦参数中的表现；详述了实数编码遗传算法和差分进化算法的改进及其验证；讨论了应用优化方法选择砂土模拟中所需的本构特征，及参数识别中目标试验的类型、数量和应变水平；介绍了基于优化理论的本构模型选择和参数识别在基坑工程中的应用；报告最后详述了多目标进化差分算法的改进及其在本构参数识别和工程中的应用。