2026年AEI SCI1区TOP，混合近端策略粒子群算法+公路线形优化，深度解析+性能实测

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1.摘要

针对复杂地理环境中公路线形优化参数难以自适应调优的难题，论文提出了一种融合近端策略粒子群算法（PPO-PSO），该框架通过强化学习智能体动态调整PSO参数，实现了算法的自适应搜索。经真实案例验证，本方法在鲁棒性与优化效率上均优于传统PSO算法与人工设计，为复杂工程设计提供了更有效的解决方案。

2.公路线形优化模型

路线形优化模型建立在综合地理信息模型的基础之上，该模型集成了地形、地物、成本及技术标准等多源数据，为优化提供信息支撑。模型的核心设计变量为定义三维公路线形的平、纵面交点参数，包括其平面坐标、平竖曲线半径、高程及桩号，并以此构建以公路建设工程成本最小化为目标的目标函数。
$$\min f_{Con}(\mathrm{X},\mathrm{Y},\mathrm{RH},\mathrm{H},\mathrm{S},\mathrm{RV})=C_L+C_E+C_R+C_T+C_B$$

其中，成本构成包括建设成本（CL）、土方工程成本（CE）、路权获取成本（CR）、隧道建设成本（CT）以及桥梁建设成本（CB）。

3.混合近端策略粒子群算法

强化学习为公路线形优化中粒子群算法的参数实时自适应调整提供了创新解决方案，论文采用近端策略优化算法作为核心框架。通过PPO智能体实时解析地形特征与成本反馈，动态调整PSO的关键参数，形成自适应搜索机制。

PPO是一种基于策略的无模型强化学习方法，最大化策略${\pi }_{\theta }$，通常通过策略梯度算法进行策略更新：
$$J({\pi }_{\theta })={\mathbb{E}}_{{\pi }_{\theta }}\left[\sum _{t=0}^T{\gamma }^t{R}_t\right]$$

$${\theta }_{t+1}={\theta }_t+\alpha {\nabla }_{\theta }J({\pi }_{\theta })$$

PPO采用带裁剪机制的替代目标函数进行策略优化，在追求性能显著提升的同时，通过限制策略更新幅度来保持训练稳定性，有效解决了传统策略梯度方法容易产生策略突变的问题：
$$J^{\mathrm{CLIP}}(\theta )={\hat{\mathbb{E}}}_t[\min (r_t(\theta ){\hat{A}}_t,\mathrm{clip}(r_t(\theta ),1-\epsilon ,1+\epsilon ){\hat{A}}_t)]$$
$$r_t(\theta )={\pi }_{\theta }(a_t|s_t)/{\pi }_{{\theta }_{old}}(a_t|s_t)$$

PPO算法采用Actor-Critic网络架构，该架构的核心在于使用两个独立的神经网络来分别代表策略（Actor）和价值函数（Critic），以协同完成强化学习任务。其中，Actor负责执行动作选择，其更新机制是沿着策略梯度的方向调整参数，从而提升高价值动作的出现概率，并抑制低价值动作；Critic则负责评估当前策略的性能，通过计算每个时间步的优势函数来量化动作的相对价值，并以此指导Actor的策略更新，其自身通过最小化价值估计的损失函数来优化参数。
$$L_{\mathrm{value}}(\phi )={\hat{\mathbb{E}}}_t\left[{\left(V_{\phi }(s_t)-[{\hat{A}}_t+V_{\phi }(s_t)]\right)}^2\right]$$

针对HAO问题中目标函数优化难度大、迭代周期长的特点，论文对停滞指标采用独热编码进行离散化表征。
$$\mathrm{O}(t)=\{\begin{array}{ll}[1,0,0,0],& \text{if }0<NI\le 20\\ [0,1,0,0],& \text{if }20<NI\le 50\\ [0,0,1,0],& \text{if }50<NI\le 100\\ [0,0,0,1],& \text{if }NI>100\\ [0,0,0,0],& \text{if }NI=0\end{array}$$

PPO网络最终状态：
$$st=[P(t),D(t),O(t)]$$

4.结果展示

5.参考文献

[1] Pu H, Zeng Q, Song T, et al. A Hybrid Proximal Policy Optimization and Particle Swarm Algorithm for Highway Alignment Optimization[J].

6.代码获取

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7.算法辅导·应用定制·读者交流

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