- 陈喜群;王笑含;张婉婷;
智能城市交通系统是高度复杂的开放巨系统，带来了多模式复合、多层次协同的管理优化难题。本文围绕大规模交通随机仿真优化、人机混合决策机制等关键科学问题，建立面向智能城市交通系统功能自封装、结构自适应、学习自演化的仿真优化与人机混合自主决策方法。从机理、模型、决策、系统四个方面，构建决策智能的城市交通仿真系统，对其涵盖的关键技术进行详细剖析。本文探讨面向决策智能的城市交通仿真系统的技术路线、关键技术及应用场景，研究成果可为智能城市交通数字化治理与智慧出行提供理论基础和决策工具，对实现综合管控政策的自主设计、生成、评估及人机混合决策具有重要意义。
2025年06期 v.44;No.267 1-7页 [查看摘要][在线阅读][下载 175K] - 吴韵驰;刘志远;张宏刚;刘倩;丁雨婷;
交通分配在交通网络的规划与设计中具有重要意义，而静态用户均衡问题始终是该领域的研究热点，围绕该问题已发展出多种串行求解算法。随着交通网络规模的不断扩大与出行需求的持续增长，传统串行算法在计算效率和适应性方面逐渐显现出局限性。近年来，并行计算技术的快速发展为求解大规模网络用户均衡交通分配问题提供了契机，并推动了多种并行算法的涌现。然而，当前针对该问题的各类求解算法尚缺乏系统、全面的综述与归纳。本文围绕大规模网络背景下的静态用户均衡交通分配问题，系统回顾和总结了现有的求解算法体系，分别从串行算法与并行算法两个维度进行分类与解析。在此基础上，本文进一步提出了该领域未来的四个研究方向:(1)基于模型分解思想构建更高效的并行算法框架;(2)在共享内存架构下重构并行计算体系;(3)面向分布式环境设计高性能计算框架;(4)融合异构计算资源构建适应性强的并行计算体系。
2025年06期 v.44;No.267 8-15页 [查看摘要][在线阅读][下载 168K] - 孟祝;宋雪;张国伟;朱宁;
随着城市化进程的持续推进，城市交通系统的管理与优化面临着交通需求波动、外部环境变化及突发事件等不确定性挑战。本文系统梳理了城市交通系统近年来应对这些不确定性的研究进展，重点分析了经典鲁棒优化和分布鲁棒优化两种方法的特点及应用。同时，讨论了它们在交通网络设计、交通控制、公共交通系统及共享出行等领域的实践效果，总结了各方法的优缺点及适用范围。最后，本文提出了未来的研究方向，为城市交通规划与管理提供更加前沿的理论支持与创新性的实践指导。
2025年06期 v.44;No.267 16-23页 [查看摘要][在线阅读][下载 185K] - 付旭东;王云;闫学东;王江锋;周宇;
本文基于石家庄市的网约车订单数据，分析了地铁开通前后网约车出行特征的变化，并采用双重差分法定量评估地铁开通对网约车时空出行特征的影响。研究结果表明:地铁开通会对多种网约车订单产生负面影响。具体来说，网约车订单在休息日与工作日的小时分布差异明显。在工作日，网约车的中时长(20 min～40 min)与长时长(> 40 min)、低速度(<15 km/h)与高速度(> 30 km/h)、各种距离的订单出现了明显下降，同时休息日的中距离订单(10 km～20 km)也有所减少。本文研究为地铁与网约车的协同发展提供了理论依据，并为城市交通系统的综合调控和政策制定提供了实践指导。
2025年06期 v.44;No.267 24-31页 [查看摘要][在线阅读][下载 201K] - 冯紫嫣;王宪喆;李想;
地铁系统凭借其高效的运载能力与便捷的服务模式，逐渐成为我国各大城市交通网络骨干。精准预测客流需求有助于促进地铁运营规划与列车运行组织。然而，地铁网络规模的扩增和智慧城市建设步伐的迈进，多源数据维度显著增加，且受天气变化、特殊事件、其他交通模式等多重外部因素的干扰，地铁系统在客流预测精度和管理效能方面面临着严峻的挑战。以机器学习为代表的AI技术为解决复杂地铁客流预测任务提供了解决思路。本文通过综述近年来国内外交通与管理领域期刊的相关论文，从AI技术赋能地铁客流预测任务出发对现有文献进行分类，探讨了地铁客流预测领域所面临的现实挑战和未来研究方向。尽管不同预测方法下相关文献所探讨的预测任务与分析角度各异，但AI技术正引领地铁客流预测向更复杂、更现实、更智能的方向迈进。
2025年06期 v.44;No.267 32-40页 [查看摘要][在线阅读][下载 184K] - 王晓蕾;王思颖;杨晨;孙宇晨;
动态拼车是指由移动互联网平台组织网约车/出租车司机提供的由两位或多位行程接近的乘客共享车内空间、分摊出行费用的新型出行模式。作为共享出行的典范，其在节约行驶里程、减少交通碳排放方面有巨大的潜力。但决策的实时性和需求的时空不确定性给动态拼车服务平台的运营决策带来巨大挑战。本文介绍动态拼车服务运营中的关键科学问题，回顾近年来该领域具有代表性的研究成果，并提出未来需要进一步研究的方向，旨在为学术界和产业界相关研究人员提供有价值的参考，推动动态拼车服务运营优化研究的深入发展。
2025年06期 v.44;No.267 41-48页 [查看摘要][在线阅读][下载 148K] - 潘文博;赵慧敏;丁川;
智能车辆具有感知、推理与执行功能，能够在复杂的交通环境中进行自主决策，从而提升行驶安全性和交通效率。本文综述了智能车辆在途运行行为的语义建模与表达方法的研究进展，重点分析了智能车辆在途运行行为的语义认知、表达和推理的各类技术方法，帮助智能车辆理解交通规则、预测交通参与者的行为并做出安全决策。在此基础上，本文讨论了智能车辆在途运行行为语义建模的多模态数据融合、语义认知的知识与数据双驱动、语义表达的标准化与动态适应、语义推理的不确定性处理和实时决策等关键技术的发展趋势，为智能车辆在途运行行为建模与推理的未来研究提供了理论依据与实践指导。
2025年06期 v.44;No.267 49-56页 [查看摘要][在线阅读][下载 215K] - 周建坤;郭利泉;龙建成;
本文聚焦危险化学品道路运输的调度与配送问题，系统梳理危险化学品道路运输网络设计、运输策略优化和实时调度与再调度等三个方面研究进展。首先，从网络设计出发，梳理了现有研究中基础设施布局优化与路权管控策略两方面研究进展。其次，围绕运输策略优化，重点探讨了车辆路径优化以及运输调度与车辆路径组合两大核心议题，通过梳理模型假设、目标函数、约束条件及求解算法，归纳了主要研究问题及建模求解方法。再次，在动态风险及实时中断风险条件下，着重关注了实时调度与再调度问题的研究现状。最后，在总结当前研究局限性的基础上，提出了未来研究的潜在方向与关键挑战，以期为危险化学品道路运输的高效与安全发展提供新的研究思路和技术支持。
2025年06期 v.44;No.267 57-65页 [查看摘要][在线阅读][下载 232K]