目前铁路选线设计基本依赖于设计工程师的知识与经验,结合地形、地质等因素决策出最终线路空间位置,存在设计工作强度大,比选方案有限,决策周期长等缺陷。而面对高度复杂的环境会使线路设计变得异常困难,选线工作的难度递增,周期大大增长,因此如何利用路径规划算法进行铁路线路走向方案生成的研究一直都是工作重点。论文从研究区域的综合环境因素分析入手,结合A-star算法与改进SA混合算法在选线上的可行性进行分析与研究,研究基于路径规划算法的铁路线路走向方案生成可行性。主要完成以下四方面工作:（1）选取川藏线理塘至巴塘段为研究区域,获取对应的DEM数字高程模型。根据铁路线路走向影响因子选取原则,总共选取了11个影响因子指标。并结合层次分析法,完成了层次分析模型的构建,确定了影响因子的权值。（2）通过构建地理数据库,将所获取的数据进行整合。将所有数据转为栅格形式,并根据每个影响因子的分析情况进行重分类赋值。结合层次分析模型中的影响因子权值,建立综合环境成本栅格模型。（3）阐述A-star算法以及改进SA混合算法的基本概念、原理以及算法流程,说明其在铁路线路走向方案生成中的可行性。SA混合算法在搜索过程中的连接方式上区别于A-star算法,采用了8连接S算法与4连接A-star算法的切换机制,达到优于后者的路径规划效果,同时更安全可靠。并且通过对算法中的K值（阈值）进行限制,可以实现其在铁路选线走向方案生成上的合理性与科学性。（4）分别设置K=25、27、30,三种阈值情况,并且与综合K值的线路走向生成结果进行评价对比,从工程地质、环境影响、综合成本栅格等方面进行比选,证明SA混合算法以及对于阈值的划分应用于铁路线路走向方案的生成是科学合理的,能够在选线工作上起到辅助的作用。