基于Hadamard积与非支配排序遗传算法III的道路网级养护多目标决策方法

为解决道路网级养护决策中工程可行性量化不足导致的资源浪费问题，研究人员提出融合神经网络概率度量与Hadamard积的段级决策方法，结合NSGA-III算法实现多目标优化。案例表明，该方法维护活动选择多样性提升33%-59%，平衡了性能、成本、环境与可行性，为可持续养护提供新思路。

　　

道路网络如同城市的血管，其健康状态直接影响交通效率与经济发展。然而，当前网级养护决策面临两难困境：传统数学规划方法虽能系统考虑性能、成本等量化指标，却忽视施工可行性，导致方案落地失败；而依赖历史数据的决策树或深度学习虽保障可行性，又易陷入短视决策，造成长期资源错配。更棘手的是，现有方法在平衡性能、预算、环保等多目标时，常陷入计算复杂或局部最优的泥潭。

针对这一系列挑战，中国某高校团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，创新性地将神经网络概率度量与Hadamard积结合，构建了段级养护决策模型，并采用改进的非支配排序遗传算法III（NSGA-III）进行网级多目标优化。基于中国两条总长226公里的高速公路实际数据（含903组样本），该方法显著提升维护活动选择多样性，最高频次仅0.33，较传统方法降低33%-59%，同时实现性能、成本、碳排放与可行性的四维平衡。

关键技术包含：1）建立神经网络模型量化维护方案采纳概率；2）通过Hadamard积融合概率与性能-成本指标生成段级决策；3）基于NSGA-III参考点机制优化高维目标空间解集。

研究结果
段级决策验证：通过Hadamard积整合的工程可行性指标，使铣刨加铺等7类维护活动的选择符合实际施工约束，避免"纸上谈兵"。
网络级优化：NSGA-III生成的帕累托前沿显示，在800万元预算下，养护后路面性能指数（PPI）提升15%，碳排放减少12%，且各路段方案均满足施工队容错阈值。
对比实验：该方法维护资源使用离散度达0.68，显著高于传统方法的0.41，证明其有效防止单一技术过度集中。

结论与意义
该研究首次将工程可行性量化为概率度量指标，突破传统养护决策"重理论轻实践"的局限。通过Hadamard积的数学优雅性，实现客观数据与主观经验的深度融合。NSGA-III的应用则解决高维目标空间搜索难题，为行业提供可扩展的决策框架。实际案例证实，该方法既能避免"拍脑袋"决策导致的返工浪费，又能防止"数据崇拜"引发的长期性能失衡，真正走向科学化、可持续的道路资产管理。未来可进一步探索概率度量模型在桥梁、隧道等基础设施的泛化应用。