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传统的抗滑桩设计在确定桩参数时，采取不断试算的方式，过程繁琐，随意性大，缺乏合理的标准，使得抗滑桩截面尺寸、间距、锚固段长度等关键性因素多依据经验确定，难以实现经济合理的目标。
尽管抗滑桩优化设计研究的发展历史已有近四十年的时间，但仍存在着种种困难，首先是约束模型的不严格即不能真实地反映各参数变量和造价之间的映射关系。抗滑桩的内力应该是随着设计参数的改变而改变的，最危险截面的位置也是不断改变的，不能简单的用滑面处的内力乘以一个系数来表示，这样做是没有任何科学依据的，因此关于内力的约束条件不应该是定值，而是函数；配筋时，只考虑主筋和箍筋的配置，而不考虑架立筋和构造筋，或者是简单的用主筋质量乘以某一个没有任何根据的系数来表示；没有考虑规整的问题，即钢筋的根数应该是整数，不能直接通过配筋面积换算为配筋体积，进而计算钢筋质量，而应先确定钢筋数目，然后再计算钢筋质量；没有考虑桩土作用机制下合理桩间距的取值范围的要求。
其次是传统优化理论自身的不足，即局部最优解问题，传统的解析寻优法只能寻求局部极值而非全局的极值；维数灾难问题，由于系统的复杂性，模型的高维数导致求解的困难。针对这些困难，本文将支持向量机理论应用于抗滑桩设计中，结合遗传算法实现抗滑桩设计的全局优化。
本文的结构如下：第一章阐明所要研究的课题的内容、意义及研究手段；第二章总结传统的抗滑桩设计流程，为第三章抗滑桩工具箱的开发作铺垫；第三章在考虑桩土相互作用约束的前提下，按照第二章所讨论的流程，在Matlab平台上开发抗滑桩设计工具箱，并以工程实例证明其适用性，建立抗滑桩优化设计的数学模型；第四章研究支持向量机的算法及实现，重点讨论向量机参数的确定方法，以仿真实例比较研究支持向量机与神经网络的学习能力的优劣，讨论两者的差别所在；第五章以金乐滑坡为例，对抗滑桩设计参数进行敏感性分析，并分别对抗滑桩分项工程在二因素情形(即假定桩心距和锚固段长度依原设计方案)和四因素情形进行优化。论文取得了以下成果：
1)本文在Matlab平台上开发了抗滑桩设计工具箱，它分为滑坡推力计算模块、抗滑桩内力计算模块、配筋模块和工程造价模块，简单介绍了其使用方法及适用条件，用工程实例验证了其核心模块(内力计算模块)的正确性，计算表明本文开发的工具箱操作简便，与理正软件的计算结果极为接近，且具有更好的二次开发前景，因而更有利于论文的研究；
2)针对以往抗滑桩优化模型不严格的缺陷，本文依照规范推荐的设计流程，尽可能细致地考虑造价目标函数的各个组成部分，考虑实际情形所必须要满足的各种约束，包括桩身的结构稳定性要求，侧应力复核的要求，配筋的各种要求(包括钢筋的规整处理)，工程经验所建议的各种参数取值范围的要求，同时还考虑到基于桩土相互作用机制的抗滑桩间距取值范围的要求，形成一个较接近真实情形的抗滑桩优化设计的数学模型，使得模型更能接近实际，因而优化才更具有现实意义；
3)在支持向量机算法研究方面，探讨并实现了二次规划向量机和最小二乘支持向量机的算法，比较二者的不同，认为最小二乘向量机(LS SVM)失去了二次规划向量机(SVM)的稀疏特性，因而精度较低；但因其计算方便简单，且在样本增多的情形下，最小二乘向量机的性能更加稳定，更加容易控制。分析支持向量机的各个参数的意义及影响，探讨并实现支持向量回归机的参数选取方法(交互验证和三步搜索法)，认为交互验证方法能得使向量机性能更好的参数组合，但费时极长；而快速寻优的三步搜索方法则能在很短的时间找到一个较为满意的解答，因而更适合于实际应用；讨论向量机与神经网络在理论上及性能上的差别，仿真实例表明，无论是在函数形状还是在误差界方面，支持向量机都比神经网络更能代表原函数，具有更优良的性能。
4)以金乐滑坡为例进行抗滑桩参数敏感性分析，讨论最大弯矩、最大剪力和最大侧应力随锚固段长度变化的规律，认为当锚固段增加到一定长度后，三者均趋于定值，同时给出了一个能确定嵌入段为较完整基岩的合适锚固段长度范围的图解方法；讨论抗滑桩工程造价随抗滑桩间距变化的规律，发现其映射关系并不是连续函数，而是锯齿形、周期不断变大且存在跳跃点的，并对其特点进行了合理的解释，得出增加抗滑桩根数比增加抗滑桩强度的方法更能取得经济合理的治理效果的结论；讨论最大弯矩、最大剪力和最大侧应力随截面尺寸变化的规律，认为截面高度的影响明显大于截面宽度的影响；
5)以金乐滑坡为例，分别对抗滑桩分项工程(以1A型桩为例)在二因素情形和四因素情形进行优化。在数据预处理方面，引入并改进响应面法中常用的2κ试验方案，其实质是正交试验的思想即以尽量少的样本量来获取尽可能多的信息；忽略非光滑区数据而直接用光滑区样本来训练支持向量机以保证很高的精度，而在优化时再考虑只从光滑区搜索，计算结果表明支持向量机精度较高，误差分别为1.7％和2.34％；在二因素和四因素的情形下，工程投资分别节约了26％和22％，取得了可观的经济效益。