基于B2C框架的铁路线形约束感知式深度学习生成方法

本发明提供了基于B2C框架的铁路线形约束感知式深度学习生成方法，属于铁路工程设计、深度学习技术领域，方法包括：1）多主体贝叶斯博弈建模；2）B2C约束编译；3）多源地理数据制备；4）深度学习模型训练；5）推理与约束解码；6）输出铁路线形中心线方案。本发明实现了多主体博弈逻辑与深度学习模型的有机融合，为解决线性基础设施选线中的多目标冲突问题提供了新路径，可有效提升选线效率与方案合理性。