传统的石灰稳定土配合比设计依赖于大量、耗时的试验和工程师经验，存在效率低和未必最优的问题。人工智能技术，特别是机器学习和优化算法，正被引入以实现快速、精准和全局最优的混合料设计。
其基本框架如下：
数据采集与特征工程：
构建一个包含大量历史试验数据的数据库。输入特征（变量）包括：原土特性（塑性指数、颗粒组成、化学组成、有机质含量等）、石灰特性（有效钙镁含量、细度）、工艺参数（石灰剂量、含水量、压实度、养护条件）等。
输出目标（标签）为：无侧限抗压强度（UCS）、弹性模量、CBR值、收缩系数等性能指标。
机器学习模型训练：
采用多种机器学习算法（如随机森林、支持向量机、梯度提升决策树乃至深度学习）对数据库进行训练，建立从“输入特征”到“输出性能”的复杂非线性映射模型。
经过验证的模型成为一个“虚拟实验室”。当输入新的原土特性和性能要求时，模型可以瞬间预测出在不同石灰剂量下的性能表现，大幅减少初期试验量。
多目标优化与配比推荐：
在实际工程中，设计往往是多目标的，例如：在满足强度要求的同时，成本最低，且收缩性尽可能小。
将训练好的机器学习模型作为目标函数，嵌入到多目标优化算法（如遗传算法、粒子群算法）中。算法会在巨大的参数空间内进行搜索，自动寻找到那些能同时满足多个目标的最佳配比方案（Pareto前沿），为决策者提供一系列最优解集。
应用价值：
提高效率： 将数周的设计周期缩短至数小时。
提升性能： 发现人脑难以想到的复杂配比关系，实现性能突破。
降低成本： 精准找到满足性能要求的最低石灰剂量，避免材料浪费。
促进标准化： 将顶尖工程师的经验沉淀为可复制、可推广的算法模型。
AI的引入，将使道路石灰混合料设计从一门“艺术”转变为一门精准的“预测科学”。
