创刊时间：2003
出版周期：季 刊
主管单位：中华人民共和国
主办单位：西南交通大学
主 编：刘晓波 贺正冰
邮 箱：jtt@swjtu.edu.cn
IS S N ：1672-4747
C N ：51-1652/U
影响因子学科排序：11/154
CI 学 科 排 序：31/154 所 属 分 区：Q1 复合类影响因子：2.479 复合类即年指标：0.574
随着信息技术进步以及政府、企业和科研机构的持续大量投入，智能网联汽车技术得到了迅猛的发展。这项突破性的新技术将给微观交通建模研究带来怎样的机遇与挑战？围绕这个问题，首先从建模机理及人因角度回顾了具有代表性的微观交通模型，并从统一形式、分类、完整度、应用场景等多个角度详细评述了微观交通模型进展。在此基础上，提出耦合了“辅助系统-驾驶人-车辆-交通-驾驶场景”五元素的智能网联交通系统建模框架，认为采用符合客观世界本身逻辑关系的先分解后集计方式建立模型将更有利于处理和应对如此复杂的高维系统建模问题。针对该框架中驾驶人模型，提出了考虑驾驶人有限能力的包括“感知-决策-操作”全过程的通用模型框架，详细分析了智能网联环境下建立通用驾驶人模型需要考虑的关键参数与可能的行为理论框架，列举了开展相关研究的关键科学问题。期望通过本文的梳理与讨论，帮助研究者更好地了解微观交通建模研究进展以及智能网联环境下微观交通建模研究的发展趋势与研究路线。
针对未来智慧城市智能网联汽车通过无信号交叉口的通行效率问题，本文基于深度强化学习提出了一种渐进式价值期望估计的多智能体协同控制算法(PVE-MCC)。设计了基于渐进式学习的价值期望估计策略，通过动态改变价值期望学习目标，保证值函数网络渐进式地持续学习，避免策略网络陷入局部最优解，并将该策略与泛化优势估计算法结合，提升算法收敛精度和稳定性。其次，以通行效率、安全性和舒适性为优化目标，设计了多目标奖励函数来提高多智能体协同控制的综合性能。此外，无信号交叉口易出现的“死锁”现象给多车协同控制带来了巨大的挑战，针对这一问题，基于链表环形检测算法设计了启发式的“死锁”检测-破解干预策略，实现对“死锁”环的提前检测和破解，进一步保障交通通行的安全性。最后，本文搭建了双向六车道无信号交叉口场景的仿真实验平台，进行功能和性能验证。实验结果表明，PVE-MCC算法比现有方案提高交通流量30.47%，单车效率提升了95.56%，舒适性提升了53.82%。
为解决多前车-后车通信拓扑结构车队中多源时变信息延误影响下的车队稳定性问题，本文提出一种考虑信息同步的智能网联车队控制策略。为此，首先梳理车队中车辆间交互存在的信息延误方式，设计追溯时间项，应用线性前馈-反馈控制器构建状态信息同步的车辆跟驰控制器模型。其次，采用关于间距误差的l_2范数稳定性概念，应用控制领域的频域法推导确保车队稳定性控制的稳定性条件。最后，基于推导条件，通过数值计算给出不同通信结构和固定时距下确保车队稳定性的控制参数组合区域。针对领队车周期性震荡和自然驾驶震荡场景，采用数值仿真实验分析所提出的控制策略对于提升车队稳定性的有效性，以及针对减速场景下车队系统的安全表现进行验证。结果表明：对于相同通信结构，车辆控制参数的可行区域随固定时距的增大而变大；提供信息的车辆越多，临界固定时距越小，当控制参数范围为[0,2]时，提供信息的车辆数为1、2和3所对应的固定时距临界值分别为0.43 s、0.24 s和0.16 s；扰动实验结果验证了应用信息同步策略有效抵消延误影响从而保证间距误差随扰动传播而衰减；在加速度为-3.0 m/s~2和-4.0 m/s~2的减速情况下，基于TIT数值可知信息同步策略能够降低碰撞风险分别超过48%和45%；在加速度为-5.0 m/s~2情况下，采用信息同步策略不会发生追尾事故，表明信息同步策略对于紧急制动情况的有效性。基于信息同步的车队控制策略能够为智能网联车队应用提供理论支撑。
传统的“站站停”轨道交通列车运行模式虽然可以满足乘客的出行需求，但是由于忽略了不同车站客流时空分布的不均衡性，影响了列车运力与乘客需求的匹配效果，造成乘客旅行时间增加、列车运行时间增加等问题。考虑高峰期轨道交通客流的时空分布特性，在描述列车到发时间约束以及精细化刻画客流约束的基础上，以最小化乘客总旅行时间和最大站台人数为目标，本文构建了列车灵活跳站运行整数规划模型，并设计了一种改进的混合蛙跳算法。最后，以北京地铁亦庄线为例验证了模型和算法的有效性。数值结果表明：优化后的列车跳站运行方案减少了乘客总旅行时间，并且最大站台人数也控制在合理的范围之内。虽然列车跳站运行导致复杂的乘客换乘行为，但是只有极少数乘客需要采用换乘方案完成出行。最后，通过对两种需求模式的对比分析，给出了列车跳站运行的适用条件，即客流需求更靠近始发站的需求模式更适合列车跳站运行。
当前城市轨道交通网络面临巨大客运压力，虚拟编队技术的出现为提高城市轨道交通服务水平提供了一种解决方案。考虑虚拟编队列车具有速度趋向一致，间隔距离趋向最小的特征，本文提出了一种基于伪谱法的城市轨道交通列车虚拟编队优化控制策略，从而实现列车虚拟编队追踪运行曲线的实时生成与调整。首先，本文以最小化列车总运行时间为目标构建最优控制模型，离线计算得到列车运行参考速度曲线。然后，根据虚拟编队领导列车及跟随列车的不同追踪目标及约束条件，基于模型预测控制算法框架，分别建立领导列车和跟随列车的最优控制模型，并设计伪谱法进行高效实时求解计算。最后，本文以北京地铁昌平线为例，对比分析了基于虚拟编队技术与传统移动闭塞技术的列车优化控制策略。仿真结果表明，虚拟编队相对制动模式下的列车平均运行间隔距离及到站时间延迟显著小于移动闭塞绝对制动模式下的列车平均运行间隔距离及到站时间延迟，验证了本文所提出模型与方法的有效性。
合理开放部分超级街区有助于缓解城市交通拥堵状况，但已有研究大多将系统中出行者视为完全理性人，且优化目标多集中在系统通行效率方面，较少考虑空气污染和交通安全问题，这与实际需求不符。为此，本文在考虑出行者出行决策惯性的基础上，兼顾街区用户感受，提出基于双层规划模型的超级街区路网优化方法。首先，将出行者分为城市出行者和街区内部出行者，构建考虑出行者决策惯性的混合用户均衡模型，探讨街区开放对其出行决策的影响，此为下层模型；其次，综合考虑出行成本、尾气排放、潜在交通安全隐患等因素，构建系统总成本最小的优化模型，此为上层模型。算例结果表明，开放超级街区能有效缓解城市交通压力，使得外部路段出行时间下降10.53%，但也使街区内尾气污染排放量增加1 611 g/h，潜在交通事故数增加4.67起/年。分析发现，街区内部出行需求较低（内部路段平均饱和度小于0.6），且城市过境出行需求较高（街区外部路段平均饱和度大于0.72小于1.07）时适宜开放街区，其他情形下开放街区或无必要或严重影响街区内部出行。此外，出行者决策惯性越高，开放街区政策可应对的内外部出行需求也越高，即政策的适应性越强。本文构建的模型及分析结果可为决策者与管理者在制定城市街区规划政策、管理城市道路时提供理论支撑。
城市时变停车需求的准确感知是制定停车管理政策的前提条件之一，然而由于难以获取城市所有停车场进出车辆数据，且部分老旧停车场尚未实现信息化管理，以及违章停车的存在，导致城市区域时变停车需求识别困难。本研究利用城市已有交通信息采集设备，以卡口车牌识别数据、停车场进出车辆数据和出租车GPS数据为基础，通过训练模型区分停车与行车在前后两次卡口数据中的特征差异来识别车辆停车行为，从而实现城市区域时变停车需求识别。首先，结合493个停车场的进出车辆数据和3 649辆出租车的GPS数据确定车辆行停状态，得到846 204个停车样本和81 654个行车样本，并基于合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE）+最近邻（Edited Nearest Neighbor,ENN）算法对不均衡行停数据集进行组合采样；其次，利用梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）来识别车辆的停车行为，结果表明本文建立的停车行为识别模型准确率为93.1%，精确率为99.6%，召回率为86.5%，识别效果优于其他传统方法；最后，应用该方法对某城市区域时变停车量进行监测，并利用该市41个停车场进出车辆数据进行验证，其中可通过本文算法识别的停车量为96%。研究成果可为城市区域时变停车需求感知与管理提供数据支持。
为解决电力巡检无人机续航时间短、远距离机动性弱等问题，电力企业试点推广了无人机与巡检车协同巡检的新型作业模式，即车机协同巡检。这种模式实现了无人机和巡检车的优势互补，可用于大面积输电线路巡检作业。车机协同电力巡检作业过程中，巡检车的行驶路径直接影响无人机任务杆塔分配方案和巡检效率。考虑到车机协同电力巡检作业特性，将驻车点选址、驻车点处无人机任务分配及巡检车路径规划问题相结合，提出了一种面向大面积巡检区域的巡检车路径规划方法。本文以最小化巡检车完成整片运维区域巡检任务的总作业时间为优化目标，在考虑每个驻车点处无人机巡检任务分配的基础上构建了车机协同巡检车辆路径模型，设计了一种多层嵌套的启发式算法进行求解，可根据运维区域杆塔分布求解近似全局最优的驻车点选址方案及该方案下巡检车的近似最优行驶路径。最后，基于真实杆塔数据进行的实例分析展示了算法的求解效果，得出了巡检车在每个工作日访问的驻车点序列及行驶路径，可为电力企业编排车机协同巡检作业排班计划提供参考。
为了解决电动汽车使用过程中行驶里程短、充电难的问题，本文构建了带有时间窗、资源约束且允许部分充电的混合整数规划模型。考虑不同车型载重量、固定成本、可变成本、续航里程和充电速率的异质性，模型以多车型配送的单位里程可变成本和车辆使用的固定成本加和为目标函数，设计局部搜索增强的自适应大规模邻域搜索算法进行求解，算法中引入了充电站位置优化方法，通过摧毁算子和重建算子构建配送路径搜索解空间，并使用多种路径内和路径间优化算子进一步寻优。在多组不同规模算例上验证了算法的有效性和收敛性。数值实验结果表明，部分充电策略相较于完全充电策略在顾客规模为50时平均节约成本11.05%，节约成本随算例规模的增加而增加。但是部分充电策略算法收敛速度慢于完全充电策略。在满足约束的情况下，部分充电策略通过延长电动汽车的行驶距离，减少电动汽车使用的数量，可以有效的降低配送成本，在合理的时间内得到较好的求解方案。本研究可为物流企业推广纯电动物流车的实际工作提供指导。
随着我国电动汽车市场的不断发展，动力电池的退役处置问题变得刻不容缓。实践表明动力电池的有效回收不仅能够避免退役电池对环境造成不必要的二次污染，也能推进动力电池的循环利用，提高经济效益。为有效降低制造商责任制下的退役动力电池回收物流成本，促进动力电池回收程序规范化、可持续性发展，本文以车辆启用成本、行驶成本及能耗成本为总目标，研究退役动力电池回收的多车场车辆路径问题。首先，构建考虑电动物流车运载、载重影响能耗、多车场协同回收的数学规划模型；然后，设计基于遗传算法和局部搜索相结合的文化基因算法，采用无分隔符的编码方式和splitting解码方式、多种结构各异的交叉算子和局部搜索算子、种群管理等策略，提高算法的求解质量和效率；最后，进行仿真实验评估所设计算法的性能。实验结果表明：所设计算法的求解结果与LINGO软件所求最优解的偏差在1.23%以内，并能够在较短时间内求得问题的高质量解；与传统的遗传算法相比，算法在求解质量和效率方面均更优，实验结果验证了算法的有效性。
列车停站方案、列车运行图和动车组接续方案间相互影响，将三者进行协同优化能够保证在提高客流需求满足程度的同时，最大程度地降低由动车组运用决定的铁路部门运输组织成本。因此，本文在分析三者间协同关系的基础上，建立双层模型。上层模型为以旅客需求满足程度最高、铁路部门运输成本最低为目标的协同优化模型，下层模型为以动车组运用数量和接续时间最小为目标的最优动车组接续模型，且下层模型将最优动车组运用指标决定的铁路部门运输成本传递至上层目标函数中，构成双层模型间的联系。结合模型的双层特性，设计双层启发式算法求解，外层采用计算效率高、计算效果好的自适应大邻域搜索算法，根据算子的历史表现动态确定算子选择概率，以获得停站方案与运行图综合可行解；内层采用模拟退火算法，在外层输入方案的基础上，确定相应的最优动车组接续方案，并将指标输出至外层。算例分析结果表明，采用本文提出的协同优化方法进行优化，能在可接受时间范围内得到指标较优的综合方案，验证了本文模型和算法的有效性。
捎带模式下，制定装运方案是高铁物流活动得以开展的基础和重要条件，但列车捎带能力的动态变化往往使既定方案无法实施。针对上述问题，以货运费用最小为目标，提出“初始规划+动态调整”的高铁物流装运方案两阶段规划策略。初始规划阶段，以不干扰旅客运输为前提，考虑列车初始捎带能力、列车停站方案以及货物运输时限要求等约束条件构建初始装运方案模型。动态规划阶段，通过确定方案调整时刻将该阶段划分为若干个静态子阶段，构建某一静态子阶段的装运方案调整模型。然后，利用LINGO软件求解上述两阶段的模型。最后，以某日西成高铁上行方向的货运需求为例，规划装运方案并将其与一般规划策略的所得方案进行对比分析，结果表明：两阶段规划策略能够在列车捎带能力动态变化的情况下合理调整装运方案、确保装运作业的顺利执行，同时使货运费用降低了5.0%。因此，两阶段规划策略可为铁路部门合理应对装运方案调整需求，顺利开展高铁物流活动提供一定的理论依据。
作为我国综合交通运输体系中的重要一员，浩吉铁路已全线建成并于2019年9月28日正式开通。浩吉铁路是世界一次建成的最长重载煤运铁路，其开通对我国铁路既有煤炭运输现状将产生重要影响。本文在分析浩吉铁路集疏运线路信息及吸引范围的基础上，结合煤炭货运市场发展现状，从现有沿海煤炭运输布局、“北煤南运”“西煤东调”格局变化以及煤炭货物运输改革新动向三个方面研究了浩吉铁路开通对我国煤炭货运市场产生的影响。浩吉铁路的开通加剧了部分地区煤炭货运市场的竞争，本文以国家能源集团为例，以“海进江”运输和铁路直达运输这两种国家能源集团所采用的主要煤炭运输方式为切入点，通过定量分析确定了这两种煤炭运输方式潜在转移到浩吉铁路的煤炭运输量，分析了浩吉铁路运营进一步成熟后对国家能源集团煤炭运输的影响趋势。
中欧国际铁路货运需求发展受诸多因素影响，为明确各影响因素及其对货运需求发展的量化影响，本文采用灰熵法有效筛选与中欧国际铁路货运需求强相关的关键因素，分析宏观经贸与货运供需以及运输竞争约束等因素间多重反馈关系，在此基础上构建中欧国际铁路货运系统动力学模型，并采用Vensim软件仿真研究系统变量取值对货运需求波动影响差异性。仿真结果表明：模型预测中欧国际铁路货运需求在2023—2025年期间均保持在7 000万t以上；中欧国际铁路货运需求水平对其他运输方式的竞争约束表现得最为敏感，提高中欧国际铁路货运竞争力是保障其货运需求增长的重点，目前不宜过快取消运价优惠等政策，并应进一步提升我国边境口岸通过能力；在交通运输系统总投资相对稳定的前提下，铁路过度投资也可能导致中欧国际综合运输体系发展失衡，限制中欧间总货运需求增长。后续还可进一步深入研究国际运价、运输时效、境外通道能力等具体因素对该货运系统需求的影响。