在任意曲面上寻找两定点间满足一定条件的最短路径,是一个无论在实际当中还是现实当中都是非常有意义的问题,可以应用到很多领域,如铁路、公路选线,或管道的布线设计等等,但是该决策过程由于受众多的因素的约束,使得该决策过程异常的复杂,难以建立涉及各种因素的统一的决策模型。然而如果这些问题能从智能化自动化的角度加以解决,通过利用计算机技术实现大量方案自动生成和评价,从而能快速提供真正具有说服力的方案,实现科学的决策。在公路工程中,对道路选择点的优化是一个非常复杂的组合优化问题,问题可以描述为在给定两点间找到一个序列使总成本最小。根据以往研究经验,在道路选择优化中两个关键因素为:一个好的搜索算法和一个精确有效的计算总综合成本的方法。由于遗传算法的搜索随机性和全局性,即使在复杂问题中也能搜索到较好的解,可以处理离散、连续或联合型目标函数或约束,其进化算子的遍历性使其能有效检索到全局最优解,且能通过与应用领域的启发规则杂交有效地解决应用领域的具体问题,因而被引入了公路线路辅助设计领域。GIS以其强大的空间数据表示和管理能力也被应用到辅助选线中以形成综合价格成本曲面。本文研究了道路选线计算机辅助设计问题,最终将选线问题归结为在已经形成的综合评价曲面上从起点到终点寻找一条最短路的问题,即数学史上的短程线问题,并针对该问题设计了能在任意离散曲面上两点间寻找最短路径的遗传算法和带坡度约束遗传算法及可避障遗传算法,并对其进行了计算机仿真和结果分析,最后对全文的研究工作进行了总结,并展望了计算机辅助道路选线进一步还要研究的课题。