目前国内外针对深部地基注浆加固效果的评价研究还不够深入，特别是缺乏对注浆后固结体形态和分布范围的精准识别研究。注浆后固结体的精准识别的核心是层析反演算法，传统的层析反演算法都依赖于单一初始模型的选择，容易陷入局部最优解，无法实现对注浆后固结体的精准识别。本文建立了一种基于电磁波CT层析反演过程中目标函数模型求解的遗传算法，并通过数值模拟和现场测试进行了验证。结果表明：（1）MPGA智能算法增强了算法在全局搜索和局部搜索方面的能力；（2）MPGA智能算法在注浆后固结体的识别效果优于SGA智能算法，在反演计算过程中具有更高的准确性和稳定性。（3）MPGA智能算法反演效果显著，能精准识别注浆后固结体的形态和分布范围，对注浆后固结体的识别效果明显优于传统算法ART和SIRT。
