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基于因果复杂网络的机场延误传播分析
黄海峰;王湛;田勇;张乃中;吕越;【背景】随着航空运输需求持续增长，航路网络日益复杂，延误问题变得愈发突出，且易通过航班联动效应在机场网络中传播，带来大范围运行扰动。【目标】揭示延误在机场网络中的扩散路径及其影响机制，为航班调度优化和延误治理提供理论支持与决策依据。【数据】中国民用航空局提供的2024年FME航段运行数据。【方法】基于分层策略的消息传递图神经网络（Hierarchical Message Passing Graph Neural Network,HMPGNN）识别机场间的延误因果关系，构建延误传播动态网络，进一步建立航线网络与航班量网络，结合复杂网络理论进行网络拓扑结构对比分析，并运用随机森林模型识别延误传播的关键影响因素。【结果】中小机场在延误传播网络中具有更高的因果强度，延误传播能力更强；航班量度在所有网络指标中对延误传播的影响最为显著，是影响延误传播的主导因素。【应用】可为识别延误传播的关键机场、优化航班调度策略提供决策支持，对提升航班运行韧性与航路网络整体效率具有重要现实意义。
不确定离场滑行与进场飞行时间下的鲁棒跑道调度
李健;张军峰;周仁浩;朱玲;【背景】高效的跑道调度是缓解机场拥堵和延误、提升运营效率的关键，而现有确定性调度模型难以捕捉实际运行中的不确定性，同时多数研究忽略了进离场的联合运行，无法充分适配实际运营需求。【目标】针对考虑不确定性的联合跑道调度问题，提出了一种新颖的两阶段随机优化模型，旨在实现鲁棒的进离场跑道分配与调度方案。【方法】综合考虑离场滑行时间与进场飞行时间的不确定性，在第一阶段确定战术性跑道分配方案，第二阶段优化飞机起降时间，并采用样本平均近似法（SAA）进行模型的转化，并通过基于逻辑的Benders分解算法（LBBD）实现模型的高效求解。【数据】广州白云机场2023年12月3日的实际运行数据。【结果】相较于商用求解器直接求解，LBBD算法平均计算效率提升近33倍且能获得高质量解。与三种不同的传统跑道分配方案相比，优化后的跑道分配方案可有效减少航班延误，鲁棒性分析进一步突出了在跑道分配中纳入不确定性的重要性，且最后相关参数的灵敏度分析给出了实际运行的一些建议。【应用】该优化框架与求解方法可应用于繁忙机场的进离场联合调度优化，为机场运营管理者提供了科学的战术性决策支撑。
考虑异质船队与吃水约束的海上船舶调度优化
胡平华;吴禄彬;袁梦;曹长新;杨楷;恽昕宇;张真真;【背景】随着全球海运业务的快速发展，航运企业所运营的船队在规模持续扩大的同时呈现出高度异质性的特征。与此同时，调度过程中还需综合考虑时间窗、船舶吃水深度等多重现实约束，使得调度问题的复杂性与求解难度大幅提升，这已成为制约航运企业提升运营效率与经济效益的关键瓶颈。【目标】研究考虑异质船队以及吃水约束的海上船舶取送货调度问题，在满足时间窗、船舶容量和港口吃水等约束的前提下，使总利润最大。【方法】将该问题建模为考虑异质船队、时间窗以及吃水约束的船舶取送货路径问题。首先提出一个混合整数线性规划模型，在此基础上设计一种混合元启发式算法，利用大邻域搜索算法进行扰动，利用变邻域下降算法进行局部搜索，开发针对本文问题的破坏和修复算子以及局部搜索算子，以提高算法的有效性。【数据】基于中远海运特种运输股份有限公司的真实数据，构造两组不同规模的实验算例。【结果】在200个货物、25艘船舶的真实调度场景中，对比CPLEX，本文算法的平均利润提高比例为76.41%，单个算例上的最大利润提高比例为941.32%，具有良好的性能。
面向任务驱动的船舶轨迹多维特征动态选择
张新伟;刘文;【背景】船舶轨迹分类与预测任务的精确度提升严重依赖轨迹特征的选取，如何灵活、动态地选取适配于任务的特征，已成为船舶轨迹研究领域内的重要问题。【目标】增强特征与任务的适配性，破解传统方法依赖人工规则导致的泛化能力不足，以及特征冗余引发的高复杂度和跨任务权重固化等痛点。【方法】提出一种任务驱动的动态特征选择框架，首先构建了多维度特征体系，从属性维度（运动/行为/时空/统计）和结构维度（时序/非时序）解耦特征，形成特征全集；继而设计两阶段特征优选机制，先通过多准则过滤法初筛共性特征子集，再结合轻量化模型重要性加权融合进行任务特异性精筛；最后开发了动态特征网络，嵌入可学习掩码模块，以模型特征重要性初始化权重并随任务损失梯度自适应更新。【结果】基于波罗的海水域船舶轨迹数据集的验证表明：两阶段筛选的特征子集在分类任务上提升基线模型精度2.62%～4.07%，在预测任务上降低Haversine误差0.11 km～0.74 km；提出的动态特征网络在分类任务中平均精度达92.35%，预测任务Haversine误差降至1.59 km；在新增的中国近海水域数据集的实验中所提出的动态特征网络在分类任务中平均精度达96.1%，预测任务Haversine误差降至1.48 km。【应用】该框架为船舶轨迹分析提供了轻量化、高精度的特征优化路径，有效推动了海事监管智能化发展。
考虑灵活编组的地铁客货运力分配与定价联合优化
王若水;郭欣;孙会君;【背景】固定编组条件下地铁客货混运中的货运运力受客流水平与总运力限制，难以适配持续扩大的城市物流市场需求。【目标】面向多线路地铁网络，引入灵活编组的货运车厢，在保障客运服务水平的前提下提升客货混运地铁系统的盈利能力与货运服务能力。【方法】考虑客流需求和货运需求的时空异质性与不确定性，采用数据驱动的随机场景表征客流需求，并通过价格弹性的需求函数与硬时间窗刻画货运订单，构建以地铁利润最大化为目标的运力分配与定价联合优化模型，综合决策客货运力分配、货运车厢配置、货运定价及列级订单分配。【数据】基于北京地铁6号线和9号线的乘客刷卡数据及模拟货运数据开展算例分析。【结论】灵活编组机制能够突破固定编组下的货运运力限制，提升地铁客货混运系统对不同物流市场需求的适应能力。随着物流市场需求规模增大，地铁利润和最优定价均呈增长趋势，且客流特征对客货混运系统运行具有显著影响。【应用】本研究可为地铁客货混运组织模式优化、灵活编组车厢配置及运力扩展决策提供参考。
基于目标切换机制的分布式多列车鲁棒预测控制
何若冰;朱才梵;冯文件;陈莉蓉;杨欣;【背景】随着虚拟编组列车在道岔区段动态解编场景的复杂化，突发扰动事件下的协同失控风险显著增加。现有方法因缺乏故障响应闭环机制与动态安全约束保障，难以同时应对系统异常和不确定性干扰，威胁列车运行安全。【目标】构建面向突发事件的闭环控制理论，通过实时检测与动态控制重构，实现多列车安全轨迹的协同优化，提升运行控制的鲁棒性与安全性。【方法】基于残差检测与双层目标切换机制，提出动态鲁棒管模型预测控制框架：上层通过残差观测器实时捕捉系统异常，触发目标切换并生成安全轨迹；下层采用动态鲁棒管收缩律，通过在线滚动优化生成抗扰控制序列，确保多列车状态轨迹严格位于安全不变集内。【结果】相较于传统模型预测控制方法，所提方法在事故场景下速度与位置跟踪精度平均提升65%和59%，且计算效率满足实时性要求，验证了其在复杂扰动场景下的有效性。【结论】通过故障检测-目标切换-鲁棒控制的全流程覆盖，为解决虚拟编组列车动态解编协同失控难题提供了系统化方案，为城市轨道交通运营安全提供了理论支撑。
灾后无人机救援设施选址及资源分配的鲁棒优化方法
侯龙妹;程春;刘昊东;刘阳;【背景】灾后应急救援中，快速高效的物资配送至关重要。无人机具有速度快、灵活性高的优点，在应急救援领域具有较大的应用潜能。【目标】提升应急物资的配送效率与稳健性，以应对灾后物资需求的不确定性和各类救援资源的有限性。【方法】针对由中心仓库、临时救援设施和受灾点组成的三级应急物流网络，采用两阶段鲁棒优化方法构建模型：在第一阶段制定临时救援设施选址、物资分配和无人机电池分配决策；在第二阶段观察到受灾点的实际需求后制定无人机配送方案，以最小化系统在最大需求波动场景下的救援成本。随后，采用列-行生成算法精确求解该模型，并基于文献数据和无人机实际性能参数验证算法的有效性。【结果】相较于忽略随机性的确定性优化模型，考虑不确定性后的鲁棒模型虽然常态下的成本略有增加，但最坏场景下的成本有较大降低，并能够提升极端情形下灾后应急需求的满足率。【结论】深化了无人机在应急救援领域的应用，为应急管理部门制定灾后物资配送策略提供了决策依据。
考虑覆盖与连通的城市低空起降点三维选址方法
杨博岩;刘鹏;陈晓静;田琼;王鹏飞;邹佳锦;【背景】低空起降点选址布局是城市低空飞行作业的前提保障，对于发展低空经济至关重要，但当前存在设施不足、缺少规划等现象。【目标】提出一种面向城市立体空间的低空起降点选址优化模型，旨在最小化建设成本，同时考虑需求覆盖率和起降点连通性。【方法】模型突破传统二维选址局限，将三维空间约束（建筑高程、起降点高度与飞行高度三者间的关系）与电池能耗、低空风速风向等融合，量化飞行距离对位置决策的影响。通过权衡覆盖与连通率迭代选点，采用最小生成树确保全局连通，并经冗余剪枝实现成本最低，最终获得满足覆盖与连通约束的最优解。【数据】使用地理信息系统等技术获取了中国深圳市60余万栋建筑的真实地理数据，融合建筑经纬度、高度、高程、地形及用地性质等多源数据。【结果】数值实验结果表明，在考虑覆盖与连通时，所提出的模型仅需部署14个起降点，即可覆盖深圳市95%的需求点，且形成了全连通低空起降点网络。【应用】构建低空起降点自适应三维选址框架，为城市复杂环境下的低空起降点网络设计提供了理论依据与方法支撑。
场景驱动的卡车-无人机协同配送问题研究综述
唐立;尹瑶琳;蒲科先;庄代文;【背景】低空经济的兴起为传统物流运输带来了新的发展契机，卡车-无人机协同配送模式因兼具卡车的运载能力和无人机的灵活性，逐渐成为研究热点。【目标】探究卡车-无人机协同配送研究进展，系统梳理相关研究成果，提炼面向不同使用场景的建模重点。【方法】首先介绍了两种基础模型以及四种典型协同方式，进而从城市、应急、农村山区和创新服务模式四个典型场景梳理了现有研究的建模思路，并回顾了当前主要的求解算法。【结果】卡车-无人机协同配送模式在各类应用场景下均有望实现比传统单一配送模式更优的效果。在建模思路方面，场景特征决定了约束条件的差异：城市场景主要关注限制区和时间不确定性约束；应急场景则注重快速响应；农村山区重在考虑地形约束；创新服务模式旨在快速高效。求解算法方面，人工智能算法表现出较强的适应和求解能力，在动态不确定等复杂问题上更具优势。【应用】本综述可为卡车-无人机协同配送在不同应用场景中的建模提供有价值的参考与启示。
面向高价值货物的无人机配送网络鲁棒规划
施浩然;蹇明;吴玥含;【背景】在低空经济持续发展的背景下，无人机依托其高机动性的优势，逐步应用在应急救援及高价值货物的配送任务中。然而，现有研究多聚焦于微观路径规划，针对设施布局、无人机飞行速度与风险控制等要素协同优化的宏观网络设计研究尚不充分，且对配送时效与风险的非线性耦合机理尚缺乏深入探讨。【目标】旨在构建一个结合设施选址与网络规划的集合模型，刻画飞行速度与失效风险的耦合关系，并将由货物价值波动带来的风险敞口纳入无人机高价值货物配送网络的规划决策之中。【方法】在混合整数线性规划框架下，将选址、分配与无人机飞行速度联合决策，并在目标函数中考虑速度选择与风险损失之间的关系，以权衡配送时效与风险损失。模型引入预算式鲁棒优化方法，通过鲁棒预算参数对由货物价值波动带来的风险敞口进行调节约束，以便在统一框架下刻画运行决策与参数不确定性的耦合关系。【结果】数值实验表明，混合速度策略能够有效应对局部供需刚性约束，并刻画了以配送时效换取风险缓释的权衡机理。外样本蒙特卡洛检验显示，鲁棒方案在名义成本平均增加约0.33%的基础上，在约85%的随机算例中改善了尾部风险暴露水平，且高分位损失的平均降幅约为4.5%。【应用】所构建的鲁棒优化框架深入剖析了速度调节与设施布局在风险控制中的协同机制，能够为复杂空域环境下高价值货物无人机配送网络在时效、风险与成本间的多维权衡提供科学的决策支持。
有人机-无人机混合低空交通建模：微观-宏观耦合框架
刘子聪;包丹文;仇逸芙;【背景】随着低空空域开放与无人机系统发展，城市低空中有人机-无人机混合运行逐渐成为常态，安全与容量平衡面临更大挑战。【目标】在混合运行场景下建立统一的微观与宏观联合建模框架，揭示异构平台下微观行为差异对交通流安全与效率的影响规律，以支撑低空空域容量评估与运行优化。【方法】构建结构化静态安全间隔模型，引入刺激-响应机制建立微观速度控制模型，并利用马尔科夫链方法实现微观行为向宏观状态的映射，生成三参数交通流基本图。【结果】与同构系统相比，混合运行的临界密度右移且在高密度区间出现低速稳定平台，容量边界得到拓展；当初始间距为1.0～1.3倍的静态阈值、无人机巡航速度约为有人机的110%、响应时延小于1.5 s时，系统可在密度10～13架/km区间内实现容量与稳定性的最优平衡。【结论】微观-宏观耦合框架能够在保证安全的前提下优化低空空域容量利用，揭示异构飞行器在动态协同下的安全-效率权衡机制。【应用】研究成果可为低空空域容量预测、运行调度与策略优化提供量化建模工具。
面向路网监测的无人机配置与调度协同优化方法
邵悦;赵靖;林瑜;魏健洛;MALENJE Jairus Odawa;【背景】传统路网监测方法易受时空因素制约，而无人机的快速发展为交通路网监测提供了新的视角。路网环境状态的动态演化与监测需求的突发不确定性交织，严重制约了无人机任务执行的大规模协同效能。【目标】本研究旨在深入探究环境与需求双重扰动下的效率损失机理，通过构建无人机配置调度与路径规划的多目标协同优化模型，全局优化均衡，最终实现经济高效的路网监测总目标。【方法】基于分布式鲁棒优化（DRO）框架，通过状态模糊集刻画监测需求的不确定性，反映需求随环境状态变化的分布特征，构建两阶段状态描述模型。运用嵌套Benders分解算法拆分模型，进行对偶简化，求得在最坏情况下第二阶段的主问题与子问题最优解，最后基于模拟算例与真实算例进行数据模拟与分析。【数据】上海市杨浦区20个主要路网节点位置信息和2001年至2020年的对应节点降水量。【结果】数值结果表明，所提出的DRO模型相较于传统样本均值模型（SAA）、鲁棒优化模型（RO）能有效降低系统惩罚成本，在不确定性条件下保持解的稳健性，实际应用中能够应对各种不确定性带来的风险。
《交通运输工程与信息学报》投稿指南
<正>《交通运输工程与信息学报》为双月刊，双月20号出刊，主要关注交通运输系统（包括道路、铁路、航空、航海等各种交通方式）运营管理与信息化相关创新理论方法研究。尤其鼓励面向国家重大需求与领域热点的探索与创新，如：国家综合立体交通网、交通强国、川藏铁路、碳中和与碳达峰、自动驾驶、大数据与机器学习等。本刊采取双盲审方式审稿，审稿人从以下几个方面对稿件打分：（1）研究内容（参考国内高水平期刊）：创新价值、方法先进性、论证充分性；（2）文字表达：论文题目、中文摘要、英文摘要、文献综述、研究动机与贡献、文字表述。本刊编辑部本着严谨的科学态度认真对待每一份投稿，力争在两周内完成一轮审稿（请及时查询），并给出处理意见和建议。
期刊信息
创刊时间：2003
出版周期：双月刊
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
ISSN ：1672-4747
CN ：51-1652/U
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影响因子：3.245
学科排名：7/169
所属分区：Q1
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