公路服务于人类社会，需要满足通行安全顺畅、环境协调友好和社会成本低廉的特点，其影响因素应考虑经济、安全、环保和技术等，然而这些因素有时相互制约，如何平衡众多因素，选择一条合理的路线一直困扰着道路工作者。传统的公路选线方法是工程师人为选择反复修改后确定的，根据经验选择的“经济”路线，无法综合考虑到所有因素，只片面考虑了部分因素，这样选择确定的路线很难做到最优。本论文全面分析了路线影响因素，并构建了公路选线的多目标决策问题，分析了决策变量与目标函数关系，提出了公路选线优化的总体目标。通过确定路线区域的起终点，划定该区域的路线走廊带，构建拟优化的平面模型和纵断面模型。根据路线影响因素和目标函数分类，引入了对应的费用函数模型，建立了费用模型与线形要素之间的关系，确立了路线优化总目标函数和优化目标定位。引入具有全局寻优快且操作性强的遗传算法，介绍了遗传算法的基本原理和进化机制，分析了遗传算法在路线优化中的应用。采用实数编码表达路线交点信息，通过伪随机机制在交点处产生平曲线，同时确定交点上变坡高程值，并布置竖曲线，得到平纵组合线形，并计算路线目标函数值及适应度值，进入选择、交叉、变异机制产生新种群。论文在已构建优化模型和遗传算法基础上，采用MATLAB平台开发优化程序，将路线走廊带各区域数字地面模型点离散化，按顺序编号导入工作空间，以此从中随机选择各区域交点，将路线线形优化转化为路线交点位置优化。根据每组交点产生一组路线信息，并计算对应路线目标函数值和适应度值，经过不断迭代后收敛，得到最优解并输出。利用道路设计软件将输出结果可视化，通过可视化分析验证理论的有效性和可行性。