长期以来,边坡稳定性分析一直是岩土工程领域中重要研究课题之一。在进行边坡稳定分析时,难点之一在于寻找边坡的临界滑动面(即最危险滑面)。由于安全系数目标函数一般具有多变量和非凸性的特点,并且存在多个极小值,这给边坡临界滑动面的搜索带来相当大的困难,而传统的优化方法在临界滑面的搜索时很难得到全局最优解。因此,进一步探索并完善边坡临界滑动面的搜索的理论具有重要理论意义和实际价值。　　近些年来,随着人工智能方法及计算机技术的飞速发展,许多人工智能方法(例:模拟退火法、遗产算法、粒子群优化算法等)都相继被用于边坡临界滑动面的搜索理论之中,虽然取得了一定的理论成果,但各方法均存在不足之处,还有待进一步深入研究和完善。　　本文把改进的变尺度混沌优化算法和边坡稳定性分析的无条分法结合起来应用于折线滑面形式的边坡的临界滑动面搜索。该方法充分发挥了此算法“遍历性、随机性和规律性,能在自身范围内不重复地遍历所有状态”等优点,并结合算法在搜索区间上动态地缩小有效区间的特点,大大提高了全局搜索效率和局部搜索能力,有效地避免了很多搜索算法极易陷入局部小值的缺陷。通过数学计算软件MATLAB编程,本文实现了对三类典型土坡算例和一个工程实例的临界滑动面搜索求解,最终取得了较理想的结果,验证了本文方法的正确性性和合理性。