張申

（河南省新開元路橋工程咨詢有限公司，河南 鄭州 450016）

1 人工智能基本原理

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

2 人工智能在公路選線中的應用思路

2.1 信息處理知識庫

智能化選線，是在一定的計算機環(huán)境中實現(xiàn)的，在該環(huán)境中實現(xiàn)智能的程序，就如正在進行選線的工程師那樣，需要根據(jù)所處的不同環(huán)境自主獲取信息，自動做出與所處環(huán)境相適應的決策。目前,全球傳統(tǒng)的選線方法都是設計者利用先進的計算機輔助設計軟件(CAD),結(jié)合地理信息資料以及各種約束條件和控制因素,根據(jù)道路工程設計規(guī)范要求,憑其經(jīng)驗和直覺進行路線的平縱面設計,選擇其認為最優(yōu)化的路線方案，雖然道路設計和施工技術(shù)都已經(jīng)取得了長足的進步,但在道路選線技術(shù)上,大多數(shù)的國家仍然沒有將其與計算機高性能運算技術(shù)良好的結(jié)合，傳統(tǒng)選線方法的缺點就是設計者很難通過人腦將上述基礎數(shù)據(jù)和復雜的工程、環(huán)境、經(jīng)濟、社會等因素綜合同步處理，隨著社會的發(fā)展和人類文明進步,地理信息技術(shù)、衛(wèi)星圖像技術(shù)、航測技術(shù)和計算機優(yōu)化技術(shù)的快速發(fā)展,人們越來越關注道路等大型基礎設施建設對社會和自然環(huán)境的重大影響.如何協(xié)調(diào)社會、自然環(huán)境與道路建設的關系成為當今設計者的一大難題。

將具30多年研究歷史并在很多工程中獲得實際應用的CIS技術(shù)引入選線進行智能化研究，也就成為必然，它為空間信息的處理分析和利用提供了現(xiàn)成工具?；贕IS平臺開發(fā)的公路自動化選線的應用系統(tǒng)，開發(fā)過程具有高度的系統(tǒng)性、集成性、目標性。利用GIS建立知識庫，處理大量信息。

知識庫(Knowledge Base)是知識工程中結(jié)構(gòu)化，易操作，易利用，全面有組織的知識集群，是針對某一(或某些)領域問題求解的需要，采用某種(或若干)知識表示方式在計算機存儲器中存儲、組織、管理和使用的互相聯(lián)系的知識片集合。這些知識片包括與領域相關的理論知識、事實數(shù)據(jù)，由專家經(jīng)驗得到的啟發(fā)式知識，如某領域內(nèi)有關的定義、定理和運算法則以及常識性知識等?；贕IS的知識庫建立步驟如下：

第一步，建立GIS屬性數(shù)據(jù)庫，存儲知識推理所需的基礎數(shù)據(jù)；

第二步，采集專家知識、空間數(shù)據(jù)挖掘、提煉可信度較高的信息；

第三步，將收集的專家知識分類，建立系統(tǒng)可識別的計算機語言的知識庫。

傳統(tǒng)的知識表示方法并不適合于公路選線知識的表達。這是因為在公路選線設計中，一個問題的決定不只是靠單純的邏輯推理來判斷，還需要有機地結(jié)合數(shù)值運算、圖形交互設計，并對各種可能結(jié)果進行分析、評價、對比和決策，以產(chǎn)生各種可供選擇的可行方案。同時，一個實際領域的問題求解不僅會涉及到取值為真假的邏輯斷言，也會涉及到其值域為一個離散集合的離散型變量或一個實數(shù)區(qū)間的數(shù)值型變量的定值。這些定值過程可能還需要大量或復雜的數(shù)值計算。那些經(jīng)典的單一知識表示方法對表達復雜計算顯得束手無策。

2.2 路線優(yōu)化

公路選線路線優(yōu)化中要注意到各種復雜因素的干擾，在優(yōu)化設計過程中，可不斷發(fā)揮人機交互作用，以獲得切合實際的最優(yōu)方案。

公路優(yōu)化的目的就是為了提供行車效率高，適應相交的高速公路設計交通量和設計速度，滿足車輛轉(zhuǎn)彎需要并與環(huán)境相協(xié)調(diào)，所以在優(yōu)化時應遵循以下原則：

公路形式與公路等級應與道路的性質(zhì)、任務和交通量相適應；公路優(yōu)化應與公路所處的自然條件和環(huán)境條件相適應；公路優(yōu)化應與公路設計、施工的技術(shù)水平和技術(shù)條件相適應。在從實際出發(fā)的前提下，盡量采用新技術(shù)、新工藝、新結(jié)構(gòu)，以提高質(zhì)量，縮短工期，降低成本；公路優(yōu)化應將優(yōu)化與定位相結(jié)合，不同位置地形、地物及環(huán)境條件所適應修建的公路形式也不同，一般情況下是先定位后優(yōu)化，優(yōu)化與定位相結(jié)合；公路優(yōu)化應做到近期需求和遠期規(guī)劃相結(jié)合，既要考慮近期交通需求，減少投資費用，又要考慮遠期交通發(fā)展改建提高的可能，以充分利用前期工程；公路優(yōu)化要與經(jīng)濟效益相結(jié)合，由于互通式公路工程量集中，投資大，其形式的選擇對公路的投資及效益都有較大的影響，因此，在進行形式選取時要進行充分的調(diào)查與論證，進行多種形式的投資效益分析，選出優(yōu)良方案，使之發(fā)揮最大的經(jīng)濟效益；交通美學的要求也要適當?shù)目紤]，"建造一座公路、創(chuàng)造一處景觀"已經(jīng)成為人們的共識，一座造型美觀的公路，通常會成為當?shù)氐囊粋€標志性建筑，因此，一座公路的優(yōu)化應考慮與環(huán)境是否協(xié)調(diào)、匹配。

2.3 多目標智能決策

公路選（定）線，就是在地形圖上或地面上選定路線的方向并確定路線的空間位置。它在整個公路設計工作中占有非常重要的地位。通過公路定線所確定的路線方案，不僅在很大程度上決定著新建公路的工程費用和運營費用，而且與交通安全具有很大的聯(lián)系，因此所采用的路線方案，應當保證工程量，路線工程費用、營運費用以及安全費用間具有最優(yōu)關系。

在實際操作過程中，由于在公路選線中路線位置、主要指標的選擇等方面缺乏可操作的程序與方法，在處理這些目標之間的關系時，往往.由于過分注重一個目標，而忽視其對其它目標的影響。如20世紀80年代以前，受國民經(jīng)濟發(fā)展條件的限制，公路建設過分強調(diào)經(jīng)濟性，即將經(jīng)濟目標最大化，而忽視其功能性和對環(huán)境的影響，公路建設給環(huán)境帶來的巨大的破壞。20世紀90年代，強調(diào)線形的舒適和美觀，即將美學目標最大化，而忽視其經(jīng)濟性和對環(huán)境的影響，同樣帶來了諸如造價高、對環(huán)境破壞嚴重的諸多問題。

多目標決策問題的兩個明顯特點：目標間的不可公度性（即各目標沒有統(tǒng)一的衡量標準或計量單位，因而難以進行比較）和目標間的矛盾性。結(jié)合目前公路設計研究的理念以及公路選線的原則，公路選線中主要實現(xiàn)"安全、經(jīng)濟、環(huán)保、舒適、美觀"五個目標。研究適合選線約束條件下的一組目標函數(shù)，在不同的選線目標下產(chǎn)生一組適應給定目標的線路方案，給出最優(yōu)方案?；舅枷胧菍δ繕撕瘮?shù)。

f(x)=(fl(X),f2(x).f(x),f4(x),f5(x)

在協(xié)調(diào)各個目標函數(shù)的基礎上，實現(xiàn)總目標函數(shù)的最優(yōu)，選擇最滿意方案作為決策結(jié)果。

3 結(jié)語

人工智能在公路選線領域的應用，為實現(xiàn)智能選線自動化提供了可能?？臻g數(shù)據(jù)挖掘、信息的處理、知識庫的建立，為選線中全面系統(tǒng)的考慮各方面因素提供了基礎。

遺傳算法應用于公路路線優(yōu)化中，實現(xiàn)人機交互對話，并能體現(xiàn)設計人員設計的個體主觀性和個人經(jīng)驗。

但是由于道路選線是一個非常復雜的綜合性問題，考慮的因素眾多，需要進一步研究建立統(tǒng)一的數(shù)學模型和求解。路線方案的多目標智能決策需要選擇合適的評價模型，保證路線方案多目標的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。

[1]冉戎.基于GIS的道路自動化選線方法研究[D].重慶大學;2006年

[2]孟存喜.交互式鐵路線路方案比選決策支持系統(tǒng)技術(shù)的研究[D].西南交通大學;2003年