道路路线优化新范式：融合深度学习与多准则决策的系统综述与元分析

《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》：Optimization of road route alignment: a systematic literature review with meta analysis

本文针对道路路线优化中地理信息系统(GIS)、深度学习(DL)与多准则决策(MCDM)的整合进行系统综述。研究人员通过PRISMA方法分析157篇文献，提出了融合LULC分类、MCDM技术和最小成本路径分析的通用框架，显著提升了道路规划的准确性与可持续性，为基础设施智能化发展提供了重要理论支撑。

　　

在全球化基础设施快速发展的背景下，道路路线优化已成为提升交通运输效率、降低环境影响的关键挑战。传统道路规划方法主要依赖人工勘测和简单测量，往往忽视了环境、经济、工程和社会等多维因素的复杂交互作用。随着道路网络的持续扩张，如何平衡可持续发展目标与基础设施建设需求，成为各国面临的共同难题。

近年来，地理信息系统(GIS)与人工智能技术的融合为这一领域带来了革命性变革。特别是深度学习技术在土地利用与土地覆盖(LULC)分类中的突破性进展，以及多准则决策(MCDM)方法在复杂决策场景中的成熟应用，为道路路线优化提供了新的技术路径。然而，现有研究缺乏对这些技术系统整合的全面梳理，难以指导实践应用。

在这项发表于《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》的研究中，Shitij Agrawal等研究人员开展了系统文献综述(SLR)与元分析，旨在整合GIS、深度学习和MCDM技术，建立道路路线优化的通用框架。研究团队通过PRISMA方法系统评估了370篇文献，最终选定157篇进行深入分析，重点解决了三个核心问题：深度学习在LULC分类中的应用、MCDM在道路路线对齐中的使用以及道路路线优化技术。

研究方法上，作者团队主要采用了系统文献综述法(PRISMA)、元分析技术以及多准则决策分析方法。通过严格的文献筛选流程，确保研究的全面性和代表性。在数据处理方面，运用了地理信息系统(GIS)空间分析、深度学习模型（包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等）以及最小成本路径(LCPA)算法，构建了从问题定义到最终路线选择的完整技术链条。

研究结果

3.1 总体趋势分析

研究发现，道路路线对齐领域的出版物数量呈现稳定增长态势，其中印度(24.06%)和中国(15.04%)的研究贡献最为突出。深度学习在LULC分类中的应用从2015年开始显著增长，2023年达到高峰，反映了该技术的快速发展趋势。

3.2 通用框架构建

研究提出了一个系统化的道路路线优化框架，包含13个关键步骤：从端点定义、准则识别到数据准备、LULC分类、MCDM权重分配，最后通过最小成本路径分析生成最优路线。该框架的创新之处在于将深度学习分类结果与MCDM权重相结合，通过敏感性分析确保结果的稳健性。

3.3 可持续发展准则

研究识别了五大类关键准则：技术设计因素、环境因素、地质地形因素、社会经济因素以及土地利用与文化因素。这些准则涵盖了从坡度角度到文化遗产保护等47个具体指标，为可持续道路规划提供了全面参考。

3.4 LULC分类技术演进

深度学习技术显著提升了LULC分类的准确性。卷积神经网络(CNN)成为最主流的方法（19篇应用），深度神经网络(DNN)位居第二（8篇应用）。与传统机器学习方法相比，深度学习在处理大规模复杂数据方面展现出明显优势。

3.5 MCDM方法比较分析

研究详细比较了六种主要MCDM方法：AHP、TOPSIS、VIKOR、灰色理论、ELECTRE和PROMETHEE。分析表明，AHP在层次化问题中表现最佳，而TOPSIS在理想解明确的情况下更为适用。运输领域是MCDM技术应用最广泛的领域。

3.6 最优路线生成算法

最小成本路径算法(LCPA)是道路生成中最常用的方法。研究表明，Dijkstra算法在保证最短路径方面最为可靠，而遗传算法(GA)在处理复杂优化问题时表现出色。D'Esopo-Pape算法在实际应用中往往效率更高，但需注意其潜在的时间复杂度问题。

研究结论与意义

本研究的核心贡献在于建立了融合GIS、深度学习和MCDM的道路路线优化系统框架。研究发现，深度学习技术显著提高了LULC分类的准确性（最高达93.1%），而MCDM方法能够有效平衡多维度冲突准则，实现更加全面的路线评估。

该研究的理论意义在于首次系统整合了三个关键技术领域，明确了各自的作用边界和协同机制。实践价值体现在为道路规划者提供了可操作的技术路线图，特别是在处理复杂地形和多重约束条件时展现出显著优势。提出的通用框架不仅适用于道路规划，还可扩展至铁路路线选择、油气管道布设等线性工程问题。

然而，研究也指出了现有技术的局限性，包括对商业软件的依赖、算法透明度不足以及计算复杂度较高等挑战。未来研究应着重开发开源工具、优化算法性能，并探索适应不同规模项目的可扩展解决方案。

这项研究为智能交通基础设施规划奠定了重要基础，通过多技术融合推动了道路路线优化从经验主导向数据驱动的范式转变，对实现联合国可持续发展目标具有积极促进作用。随着技术的不断成熟和数据的日益丰富，这种综合方法有望在全球基础设施建设中发挥更加重要的作用。