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作者：洪英杰;高岩;杨书生;刘托;王平;何庆;
单位：西南交通大学土木工程学院;西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室;济青高速铁路有限公司工程管理部;
摘要：铁路线路方案的规划与评价为多目标决策，影响工程经济、环境等多方面。为探讨铁路线路多目标优化方法，提出了基于工程造价、生态指标和碳排放的多目标线形优化方法。基于无人机采集的高精度地理信息数据，通过监督分类进行建(构)造物边界和生态特征的智能识别，建立包含周边复杂环境的耦合约束集。基于自适应动态规划(Approximate dynamic programming,ADP)算法，引入深度神经网络模型实现线形的智能精细化调整，运用帕累托(Pareto)最优原理处理不同目标之间的冲突关系，将帕累托最优解在三维空间中构建出来，给予决策者更多的决策空间。本方法在华东地区某高速铁路连接线项目中得到应用，结果表明：该方法较人工选线方案降低建设经济费用2.28%，生态优化和碳排放优化也分别达到2.67%和1.59%。该智能选线方法可以为设计人员提供不同优化目标的多种线路方案，实现铁路线路经济效益、环境影响的平衡。
关键词：铁路选线;;铁路线形优化;;多目标动态规划;;无人机数据;;方案比选
基金资助：四川省自然科学基金创新研究群体项目(2023NSFSC1975);; 四川省青年基金项目(2025ZNSFC1317)
