基于道路设计与交通规划的道路选线优化模型

刘元元

摘 要：国内交通设施，在各单位努力下逐步完善，相应开展了道路网路化建设，交通工程整体的规划设计效果，直接作用于道路设计的可行性，影响着交通便利性。因此，本文以道路交通规划的整体视角，探索交通路线优选方式，以全面掌握交通网络运行状况，提升道路选线优化性，为相关单位交通管理提供便利条件。

关键词：道路设计;遗传算法;最优线路

0 引言

在道路规划期间，采取路线规划形式，提升交通网络优化性，减少施工资源浪费，缩短路程时间，以保障交通工程运作能效。因此，在优选道路期间，采取模型设计方式，具有路线选择的平稳性，便于设计人员提升路线优选效果，以期获取最优的线路方案，助力道路规划、交通运营各部门有序运行，发挥路线优选设计的积极作用。

1 道路路线优选模型的使用必要性

1.1 工程路线设计需求

在道路工程各项工艺获得成长的同时，显著增强了建造工程效能。然而，在短时间内增涨的工程材料使用量、工程成本，受到了工程资金、造价限额的制约，部分工程运作会采取暂停方式，提升了道路工程施工发展不确定性，在增加工程运作周期的同时，提升了工程建造所需成本[1]。因此确定了工程路线设计需求，以减少工程建造不利事件发生。

1.2 工程路线优选的积极意义

在工程道路开展线路选择时，侧重于工程建造成本模型的操作结果，以获取最优线路为重点，确保线路设计的科学性，以减少工程使用成本，合理控制突发成本使用问题，维护工程所在环境的整体管理效果。在建模期间，开展道路规划与选线设计，以发挥建筑资金使用效能，加强工程应急防护能力，有效控制工程资金过大的问题，为工程造价高效管理提供科学依据。

1.3 选线优化模型的使用价值

选线优化模型的建立，对工程施工周期、工程推进能效形成了一定积极作用，能够合理提升模型使用的优化性，加强工程资金使用有效性，合理控制工程成本，显著提升工程效益。由此可知：在道路工程施工运作时，应提升选线优化模型的使用效能，有助于交通造价管理工作有序进行。在道路规划设计期间，各部门应建立交流沟通体系，合理发挥选线优化模型的使用能效，有效控制工程方案，使用恰当的管理方式，进行造价管理，达成降本增效的工程管理目标。

1.4 选线原则

1.4.1 技术性

在进行道路选线时，应充分利用先进性技术，合理分析选线方案的设计合理性，以期提升方案完善性，保障选线方案设计的可操作性。

1.4.2 安全性

选线方案旨在有效控制工程量，保障车辆交通运输状态的安全性，以期最大化创造社会经济综合效益。

1.4.3 农田保护性

在道路选线设计期间，应尽可能回避农田用地问题，减少农田占用，以提升环保工作执行效果。

1.4.4 综合考量环境因素

加强客观环境因素考量，减少恶劣环境中进行道路选线设计，比如沼泽、沙漠等，以维护选线的合理性，保障选线方案的最优性。

2 使用选线模型确定空间最初位置

2.1 设计规划模型的基础信息

对道路开展的路线规划工作，在交通网络环境中具有较高适用性，便于准确获取最优的空间位置。大多数道路规划工作，以路线途径位置为关键性控制项目，确定路线各位置的走向，以综合分析路线整体规划情况，比如路线走向、工程成本等。在工程运作初期，开展了节点方位的确定工作，勘察项目包括：工程周边环境、节点方向等，便于道路规划获得准确的决策结果。同时将勘察结果，编辑在模型的基础信息对应项目中。

2.2 数字高程模型获取最优规划方案

通常情况下，运行数字高程模型，能够准确反馈地面高程各项工程参数。此模型在运行期间，其网格形状的形成，借助于其序数值阵列，用以完成地面地形信息的显示，保障显示结果的准确性。然而，在构建优化模型期间，工作人员应侧重关注高程模型各项参数情况，比如数值、网格参数等，使用合理计算方式，保障参数确定的准确性。优化模型的使用，能够获取最优规划方案，提升道路设计合理性，控制成本使用量。在建模期间，较为关键的是融合算法。算法使用时，以遗传算法为主，具有方案对比性，便于获取最优路线设计。

3 选线模型中遗传算法的使用

3.1 遗传算法介绍

在方案对比期间，使用遗传算法能够全面确定每个方案存在的利弊问题，对其进行客观性评价。遗传算法在使用时，以计算模型为运行平台，以达尔文生物进化为原理，开展高效搜索，模拟生物进化演化路线，在模拟演算中获得最優答案。当一个问题的解答方案有若干个，以具有代表性的解集，对其进行编码，形成答案种群，对答案种群进行优选的过程，即为遗传算法。遗传算法中，所继承的是染色体，集合若干个基因后，以组合形式表现继承物质的特点，个体外观形态能够决定解集的外观形态。

3.2 遗传算法最优解的获取理念

比如黑色头发所具有的染色体特性，其基因组合表现出抑制功能。因此，以编码操作为方法，对计算主体进行外观特点与内在规律的逐一对应。由于基因编码过程较为复杂，通常情况下采取编码简化形式，在第一代种群生成时，结合种群优选理念，获取相似的最优解，逐一进行最优演化，由每代种群进行问题确定，从中选择具有适应性的个体元素，借助组合交叉等形式，有序落实自然遗传过程，获取的最新解集具有较高代表性。在遗传算法使用期间，能够自然净化种群新解，使其对环境具有更强的生存能力，最优解将会在解码完成时，成为问题的最优解决方法[2]。

3.3 遗传算法在道路选线中的应用

遗传算法使用期间，较为关键的是数字串处理期间，对道路空间最初位置具有一定依赖性，在遗传算法的操作基础上，能够获取最新位置，继而对最初位置进行循环处理。选择具有较高适应性的函数，对遗传算法的使用产生积极作用，比如收敛表现、最优路线等。由于计算演化发展程序中，遗传算法并未使用计算主体外在客观表现信息，由适应度函数确定为遗传计算理论依据。在进行数据确定时，合理使用了种群适应度理论。遗传算法获取最优解，表现出计算的复杂性特点。因此，应采取简化设计方法，提升适应度函数的运行能力，以控制时间复杂性。

4 使用选线模型中道路规划方法

在地理信息程序中，模型对于新建道路给出了多种表示方法，比如平曲线，能够使用其圆曲线中的折点，进行新建道路的标记。对于圆弧曲线的模型表示方法，设计时对其进行直连连接处理。在模型表示最新开发的道路时，使用相邻两个控制节点，进行线路设计。以数学关系视角，建立切线与半径关系表达式，以获取圆曲线半径对应结果，便于进行交通规划。在地理信息程序中，开展选线设计时，使用中竖曲线，能够确定纵断面的有效控制节点，以竖曲线设计为方向，截取相邻较短线路，确定二次抛物线为切线长。

在道路设计中，平曲线、竖曲线的确定方法：

（1）两线应相互重合，同时平曲线应大于竖曲线。在道路设计等级较高情况下，可选择此种组合形式，相应增加两个曲线半径，提升线路设计的协调性，在凹型竖曲线位置，可设计较高车速。

（2）保持两线大小均衡性。依据德国算法可知，如若平曲线半径处于1千米范围内，竖曲线半径=平曲线×a，a∈[10，20]，以达成两线平衡性的道路设计目标。

5 结论

综上所述，以地区道路交通为视角，对其建设交通网络，提升其路线优选效果，有助于提升道路规划有效性。在深入分析路线优选时，采取建模分析形式，以期获取较为合理的道路规划方案，完善路网服务功能。因此，在后续设计人员优化路线设计时，应以建模形式，获得最优路线方案，提升城市交通规划的合理性，便于集中解决诸多道路规划问题。

参考文献：

[1]裴旭东.基于道路设计与交通规划的道路选线优化模型[J].建材发展导向（上），2020，18（8）：221.

[2]李军.基于道路设计与交通规划的道路选线优化模型[J].居业，2020（8）：22-23.