堆石坝具有充分利用当地材料、投资省、施工快，对地基的适应性强等优点，已经成为我国坝工建设中应用最为广泛的坝型之一。随着坝体高度的逐渐增大，大坝运行时间的逐渐延长，堆石坝的安全问题已引起人们的普遍关注。利用原位观测资料反馈分析大坝的实际工作性状是进行大坝安全性评价的主要手段，因而进行堆石坝反演分析方法的研究具有十分重要的工程实际意义。 本文系统回顾了国内外岩土工程反问题的研究现状，阐述了反演分析的基本理论和常用方法，而后引入了用于反演分析的智能微粒群优化算法，并对算法的基本原理、参数选取以及算法在堆石坝坝料参数反演分析中的应用进行了讨论。 为提高标准微粒群算法在堆石坝坝料参数反演分析中的适应性，本文采用收敛性改进的微粒群算法和基于多目标问题的微粒群算法，详细阐述了算法的改进原理。 最后，本文以西北口混凝土面板堆石坝为例，对基于微粒群算法的反演分析方法进行了验证。其中，原位观测位移量值采用扣除蠕变分量后的量值，微粒群算法采用两种改进收敛性的微粒群算法和两种基于多目标问题的微粒群算法。计算结果表明，微粒群算法具有概念简单、容易实现、计算速度快等优点，适合应用于面板堆石坝坝料参数反演分析。采用覆盖空间尺度和时间尺度的实测资料进行反演分析，其参数结果能更全面的反映坝体材料特性。将基于多测点位移拟合的坝料参数反演分析看作多目标优化问题，用基于多目标最优解评估的PSO方法可获得更好的反演结果。