在高速公路路基施工中,经常会穿越一些工程地质条件不良的软土地带,其压缩性高,沉降量大,排水固结特性差。若不经处理或处理不当,会引起道路质量降低甚至破坏。随着我国公路建设的快速发展,软土问题已成为影响工程质量、施工工期和工程造价的关键因素之一。因此,如何选择技术可靠、经济合理、安全适用的软基处理方案具有重大的理论和实际意义。本文以高速公路软基处理方案选择问题为研究对象,在对相关文献回顾与总结的基础上,运用人工智能方法、模糊集理论、群决策理论与方法对高速公路软基处理方案初选、评价和优选进行了研究,为高速公路软基处理方案选择提供了一些新方法和新思路。本文研究工作主要有以下几方面:　　研究了基于案例推理(CBR)的高速公路软基处理方案初选方法。在系统分析软基处理方案选择的主要影响因素的基础上,采用框架表示法描述了软基处理案例;对最近邻法的检索策略进行了改进,提出按照相似度的大小对源案例从高到低进行排序,再从中选出排序在前三位的具有不同解特征属性(应具有较高的相似度值)的案例作为系统输出的匹配案例集;针对最近邻法在实际应用中案例特征的权重较难确定的问题,给出了基于遗传算法的特征属性权重确定方法,运用遗传算法对案例的特征权重向量进行全局寻优,提高了案例检索时的效率与质量;运用实例对基于CBR的方案初选方法进行了检验,结果验证了方法的可行性和有效性。　　根据高速公路软基处理方案评价问题的特点,从经济性、技术性和社会性等多角度进行综合考虑,建立了高速公路软基处理方案评价指标体系;针对高速公路软基处理方案评价指标体系中定量指标和大量用语言表述的定性指标并存的情况,引入模糊数对语言变量进行描述,建立基于语言变量的评价集,明确了模糊数的规范化方法,从而将定性分析转换为了定量分析;针对现有的指标权重确定方法的不足,将层次分析法和熵值法相结合,提出了一种基于层次分析法和熵权的指标权重确定方法,该方法既能反映决策者的主观偏好又能反映指标的客观分布特征,使权重确定更加合理。　　针对高速公路软基处理方案优选决策多目标、多指标、确定性与不确定性共存的特点,本文建立了基于理想点的优选决策模型和模糊物元优选决策模型,以弥补现有优选方法对不确定性因素考虑不足,受人为主观影响较大的缺点,为决策提供科学的依据。基于理想点的方案优选决策方法,通过构造理想解,计算决策方案与理想解之间的距离,为处理属性指标值精确数与模糊数并存的决策问题提供了一条可行的途径;模糊物元优选方法通过模糊物元模型可以方便合理地对不确定性的模糊性指标信息和确定性的精确指标信息进行描述,从而具有较广的适用面;实例研究验证了两种方法的科学可靠性。　　由于高速公路软基方案的优选决策不仅涉及多个评价指标,而且涉及多个决策者,为此,本文提出了基于理想点的方案优选群决策方法。针对高速公路软基处理方案优选群决策中专家评价值既有精确数又有模糊数的特点,分析了指标评价值类型不同时的群意见集成方法:引入群组决策特征根法和群组决策加权法集成评价值为精确数时的专家意见;提出基于L-R模糊数的群模糊意见集成方法,将专家意见表示为L-R模糊数,专家意见的偏差分别用两个L-R模糊数的左、右边的距离表示,然后用左、右距离构造衡量专家悲观、乐观意见的相似程度,从而得到专家在决策群中的重要程度和群模糊意见集成结果;为了检验方法的可行性,将它们应用于高速公路软基处理方案的群决策问题中,结果表明该方法是行之有效的。