交通运输系统工程与信息

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安琨, 贾作宁

2026, 26(3): 1-13. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.001

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针对电动公交运营易受扰动影响，恢复调度需统筹经济成本、电量约束与司机排班一致性的复杂问题，本文构建一种融合时空双重维度的电动公交扰动恢复优化模型。在传统燃油公交二次调度框架基础上，该模型综合考虑电动公交在扰动下的动态电量变化与充电决策，并引入“时空一致性”作为关键约束，从时间与空间两个维度保障司机排班计划的一致性。为高效求解该混合整数非线性规划问题，设计一种定制化的梯度启发式搜索算法。基于衡水市实际公交线网的案例仿真表明，在恶劣天气、突发事故和多事件累积这3类典型扰动场景下，所提模型均能在较短计算时间内生成可行恢复方案：调度恢复时间控制在95~153 min之内。结果表明，模型在降低运营成本、快速生成恢复方案的同时，有效兼顾了排班计划的时空一致性，验证了其在实际复杂扰动环境中的适应性。

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基于锚点分类改进的自动驾驶车道线检测研究

黄凯, 谢子俊, 李濠宇, 刘芯彤, 刘志远

2026, 26(3): 14-24. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.002

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近年来，车道线检测已成为自动驾驶车辆中的一项关键技术。然而，车道线检测受复杂环境因素影响较大，难以实现精确识别。为实时且高精度地在各种复杂环境下检测车道线，本文提出一种基于锚点分类的车道线检测模型（DG-UFLD）。首先，设计一种全局空间通道注意力模块（GSCA），该模块能够独特地捕捉多维全局信息，并增强特征表示，在捕捉多维全局信息和强化特征表示方面表现突出，进而提升模型整体性能；其次，在模型中引入动态蛇形卷积（DSConv）和三元组损失函数，进一步加强模型对细长目标的检测能力；最终，在模型整合中采用粗粒度车道网格分类替代细粒度分割，既能保持较高准确率，又能实现极高的检测速度。为验证本文提出的DG-UFLD算法的有效性，在两个公开车道线检测数据集（TuSimple和CULane）上进行实验。结果表明，相比于原始算法，所提出的DG-UFLD算法在保持极高检测速度的同时，在TuSimple数据集上的检测精度从原本的96.05%提升到96.45%；在CULane数据集上检测精度从原本的68.4%提升到75.3%。同时，与其他主流车道线检测网络相比，改进后的网络在极端情况下的车道线检测取得了良好的效果。验证结果证明本文方法能够快速和准确地检测车道线。

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考虑灵活车道分配的新型混合交通协同疏散优化研究

刘家林, 许志然, 姬浩, 贾斌, 张萌, 苏兵

2026, 26(3): 25-35. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.003

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面向网联自动驾驶车辆（CAV）与人工驾驶车辆（HV）长期共存的新型混合交通环境，本文研究灵活车道分配策略下新型混合交通协同疏散问题。首先，考虑CAV编队行驶特性，采用元胞传输模型模拟新型混合交通流。然后，以最小化总疏散时间为目标，将新型混合交通协同疏散问题描述为混合整数非线性规划模型，并设计一种改进的Benders分解算法快速求解模型。在西安市核心城区路网中分析不同疏散需求和CAV渗透率下的疏散效率、车道分配方案和最优编队规模。结果表明：与固定车道分配策略相比，灵活车道分配策略通过复用已释放的道路资源，可使疏散效率提升10%以上；随CAV渗透率增加总疏散时间降低，当CAV渗透率超过一定阈值时，灵活车道分配策略等效于CAV优先策略；当疏散需求或CAV渗透率较高时，为高通行能力的CAV分配更多车道资源可缩短系统总疏散时间；存在最优的CAV编队规模，且随疏散需求和CAV渗透率的变化而动态调整，本文中最优编队数量多为5或6。

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面向全生命周期成本最优的电气化公路系统参数配置研究

周子伟, 方浩文, 徐焱, 刘振东, 黄成彬, 屈海洋, 刘文哲

2026, 26(3): 36-46. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.004

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为降低电气化公路系统中全程架设接触网模式的高额基建成本，本文针对“分段架设接触网+车载储能”技术构建全生命周期成本优化模型。模型综合考虑基础设施建设、车辆购置、能源消耗、系统维护及电池更换成本，以电池容量、充放电倍率和接触网占比为关键决策变量，采用粒子群优化算法进行多周期动态寻优。以典型煤炭货运场景为例，在电池容量50~150Ah和充放电倍率1~3C条件下分析不同运营年限的最优参数配置。研究结果表明，系统最优配置随运营年限呈显著动态变化：在25~30a运营周期内，高电池容量（150Ah）与高充放电倍率（3C）组合更具经济性，对应接触网占比约43%；当运营周期延长至40~45 a时，最优策略转向低电池容量（50Ah）与低充放电倍率（1C），并将接触网占比提升至约87%，以降低电池更换成本并发挥基础设施长期分摊效应。敏感性分析表明，电池单价与线路建设成本对系统配置影响显著，当电池价格上升20%或线路建设成本下降20%时，最优接触网占比均提升至约87%。研究结果可为不同运营周期下电气化公路系统的规划与投资决策提供参考。

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不确定载重下面向峰值功率抑制的列车节能优化方法

莫鹏里, 连得亨, 王维巧, 杨立兴, 高自友

2026, 26(3): 47-59. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.005

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载重不确定性常导致列车瞬时功率持续波动，且多列车牵引过程在同一供电区段的时间重叠会放大功率波动幅度，更易引发瞬时功率超限。为兼顾能耗最小化与峰值功率削减，本文在速度曲线选择框架下构建含峰值功率约束的节能优化模型，并采用基于Wasserstein模糊集的分布鲁棒优化方法刻画列车载重概率分布的不确定性。针对峰值功率约束需在细粒度时间尺度上评估而导致的模型规模膨胀问题，本文进一步提出结合时域缩减策略的动态规划算法。该方法利用牵引功率在供电区间内的结构与周期性特性，识别并保留影响峰值判定的关键时间节点，并严格证明缩减后时域在峰值功率约束下与原始时域具有一致的可行域，在保持模型准确性的前提下有效降低检验规模。基于北京地铁亦庄线的仿真结果表明：相较于基础动态规划方法，所提算法在处理大规模实例时，效率提升约47.4%；相较于随机优化与鲁棒优化模型，分布鲁棒优化模型在维持低能耗的同时，可将最小瞬时功率稳定性比例提高至98.99%，在节能与峰值功率削减之间实现更均衡的优化表现。灵敏度分析表明，通过合理配置峰值功率上限与置信水平等削峰参数，可在能耗控制与供电安全之间获得稳定且可行的运行方案。

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货运社区视角下城市货运介观功能定位与形成机理解析

袁泉, 潘瑞煦, 梁星宇, 李卓雅, 杨超

2026, 26(3): 60-71. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.006

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为揭示城市货运活动的空间集聚规律与区域功能差异，系统解析介观货运功能定位的核心影响因素及差异化作用机制，本文提出“货运社区”作为刻画城市货运空间组织的介观基本单元，以上海市为研究区域开展实证研究。基于上海市重型货车轨迹数据构建货运流动性网络，采用Louvain算法识别出79个结构清晰和内部联系紧密的货运社区，划分模块度达0.89；通过构建涵盖货运规模、流量结构、作业特征与专业化程度的多维指标体系，运用k-means++聚类算法将货运社区划分为核心门户枢纽、规模化制造基地、外围多元服务区、中心城区消费区及专业封闭产业区5类；进一步采用XGBoost（ExtremeGradientBoosting）模型结合SHAP（SHapleyAdditive exPlanations）值解析社区功能定位的影响机制，明确港口距离、铁路货运站距离、高速公路距离、快速路距离及人口密度为核心驱动变量（累计贡献度达70%~80%），且各变量对不同功能社区的影响呈现显著非线性特征与阈值效应。研究明晰了货运社区的功能定位与空间组织逻辑，可为城市货运空间的精准治理、基础设施优化配置及差异化管控策略制定提供理论依据与实践指导。

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复合航道调度双目标优化模型与改进深度学习算法

郭力铭, 刘硕, 郑建风

2026, 26(3): 72-82. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.007

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风、浪和流等气象条件常常干扰船舶在航道内的航行速度，进而影响通航时间与碳排放量。为优化船舶进出航道顺序和时间，本文提出多气象要素影响的复合航道调度问题。以最小化航道碳排放量和船舶调度时间偏差为目标，考虑船舶失速、潮汐时间窗、航道容量及多种通航规则等约束，构建双目标混合整数规划模型。为获得帕累托方案，开发一种基于深度学习的改进非支配排序遗传算法（NSGA-II）。其中，深度学习部分结合k-means聚类和循环神经网络，用于拟合多气象条件影响下的船舶实际航速；同时，引入参数自适应调节机制保证NSGA-II中的种群多样性。实验结果表明，所提出的模型与方法能够将航速计算误差从11.2%降低至1.4%。在获得的帕累托前沿上，两个极值点分别实现船舶调度时间零偏差以及碳排放量降低60.8%。随着气象要素效用的引入，本文模型可有效避免船舶出现显著失速现象，同时，使两个目标函数值分别改善了11.8%与67.0%。敏感性分析显示，船舶失速由轻微恶劣条件下的0.8kn逐步攀升至中度恶劣时的2.9kn，平均碳排放与时间偏差分别增长了90.4%和36.9%，重度恶劣条件下无可行方案。该发现凸显本文模型兼具决策支持与预警功能：不仅能在多数天气条件提供一系列权衡方案，还能够前瞻性地识别极端天气下的运营风险。

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融合检索增强生成与思维链的交通事故责任认定大模型构建

王正礼, 唐子墨, 郑振杰

2026, 26(3): 83-92. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.008

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交通事故责任认定是提升道路交通安全治理能力的关键环节。针对我国当前交通事故责任认定存在人工依赖度高、主观性强及处理效率低等问题，本文提出一种融合检索增强生成与思维链的多模态大语言模型交通事故责任认定方法。首先，以交通事故监控视频为输入，通过采样提取事故关键帧序列；其次，构建交通法规知识库，利用BM25与向量检索的混合检索策略及倒数排序融合算法召回相关法律条款，以抑制大模型在法律引用上的“幻觉”现象；最后，设计思维链提示策略驱动模型进行多步责任推理，自动生成包含事故事实描述、法律条款依据及责任认定结论的结构化《道路交通事故认定书》。实验结果表明：本文方法在真实事故数据集上的责任认定准确率达80.00%，较未引入检索增强生成与思维链机制的基线模型提升6.67%；法条引用准确率由6.67%提升至56.67%，显著缓解条款错引与内容编造现象；生成文书在关键信息覆盖、语义一致性和格式规范性等方面达到可用水平。

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隧道地下合流区驾驶人视觉特性及其对行车安全的影响

焦方通, 郭佩佩, 王殿海, 杜志刚, 国洪奇, 孙锋

2026, 26(3): 93-102. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.009

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多入口下穿隧道由于入口外长下坡、空间密闭、视距视区受限及地下合流等因素，安全隐患突出，易诱发交通事故。为探究驾驶人在下穿隧道主路入口至合流区的行车安全性，利用眼动仪开展实车试验，采集驾驶人的瞳孔、扫视时间和扫视角等指标数据。将隧道主路入口至合流区划分为5个区段，深入分析驾驶人在不同区段的视觉特性与行车安全性。研究结果表明，瞳孔面积相对变化率在进入隧道后显著增加，从遮光棚段的41.56%提升到入口内部段的286.84%，直至地下合流段的407.40%，趋于平稳。聚类分析显示，地下合流段及其前后区段相邻区域的扫视角均被归为同一类，表明驾驶人在地下合流段前后扫视行为模式呈现一致的趋向性。基于扫视时间和扫视角度的最佳阈值（36.00ms和11.60°），将扫视行为分为4个类别。此外，地下合流段在隧道内的扫视速度峰均比最高，为3.62dB，表明驾驶人在该区段存在较高的视觉不稳定性，安全风险增加。研究结果有助于深入解析地下合流区域驾驶人的视觉行为模式和行车安全性，能够为道路设计和交通管理提供参考。

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机场群空间异质性的多尺度实证分析

任广建, 李艳华, 王越超

2026, 26(3): 103-113. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.010

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为揭示机场群空间演化的差异化特征与内在驱动机制，推动机场群协同发展，优化航空网络布局，本文以京津冀和成渝两大机场群为研究对象，围绕胡焕庸线东西两侧航空资源分布特征，从多尺度视角系统分析其空间异质性。通过构建覆盖能力指数、覆盖异质性指数、空间影响力模型、空间影响力异质性指数、航线重叠系数和航线异质性指数等量化指标，综合对比不同辐射半径下两大机场群的连通结构、服务覆盖和网络差异。研究发现：1500km辐射半径是机场群覆盖能力与空间异质性变化的转折阈值；两大机场群均呈现“东强西弱”的共性特征，且成渝机场群的东西差距更为显著；京津冀与成渝机场群东侧综合影响力占比分别为77.73%与93.55%，凸显区域航空资源集聚程度的差异；重叠航线沿胡焕庸线集中分布，西北侧航线结构异质性高而密度低，东南侧则呈现“高密度、低差异”的结构特征；权重系数灵敏度分析表明，模型结果具有较好的稳定性和可靠性。研究揭示我国机场群空间格局与区域经济发展之间的耦合机制，为优化航空资源配置，推动机场群协同和东西部均衡发展提供了理论依据和决策参考。

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上海港集装箱内陆集疏运网络韧性评估

赵楠, 崔浩淼, 钟发春, 郁斢兰

2026, 26(3): 114-123. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.011

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港口内陆集疏运网络由港口、铁路/公路集装箱站等多类节点耦合构成，重大扰动会造成局部连通性下降并在运输组织重分配下引发功能性连锁退化。为量化该类网络在重大扰动下的韧性水平，本文提出韧性四边形模型，将韧性过程解构为抵御-吸收-适应-恢复这4个阶段，并基于Space-P法构建上海港内陆集疏运无向加权网络，涵盖253个节点（港口、铁路/公路集装箱站）与1067条连边。在此基础上，设计并仿真4类节点攻击-恢复策略（随机/蓄意攻击×随机/蓄意恢复），评估不同扰动与恢复规则下的网络韧性差异。结果表明：在“随机攻击+蓄意恢复”策略下网络韧性最优（网络韧性度量值 NT =0.16，网络韧性损失值SNT=172.50），而“蓄意攻击+随机恢复”策略下韧性最差（NT =0.27，SNT=257.50）；子网络中，公路网络下降速率最小，恢复速度最快，韧性排序为公路>水路>铁路；在移除集疏运网络中的全部水路节点、铁路节点和公路节点后，剩余集疏运网络性能值分别为0.57、0.91和0.37，子网络在集疏运网络中的重要性为公路>水路>铁路。

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出租车轨迹数据驱动的灵活式公交基准线路规划方法

宫磊, 黄鹏鹏, 雷天, 罗钦

2026, 26(3): 124-133. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.012

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灵活式公交中的可变线路公交是一种在既定基准线路基础上，允许车辆适度偏离以接送乘客的公交服务模式。现有研究成果多集中于基准线路基础上的车辆偏离规则，服务约束和调度策略，其中基准线路通常直接假设为既有的公交线路或在虚拟路网结构上以虚拟的方式构建，缺乏基于数据驱动，反映客流实际特征的规划方法。因此，本文提出一种出租车轨迹数据驱动的灵活式公交的基准线路规划方法，包括站点生成，线路生成和线路评选这3个阶段。首先，基于出租车轨迹数据构建多时段出行OD矩阵，以识别高频出行OD对；然后，采用网格聚类与合并-分割策略生成候选站点；其次，融合候选公交站点与轨道交通站点构建加权站点图，利用概率路径搜索方法生成初始候选线路，通过运行约束进行筛选，并利用帕累托非支配分析方法得到可行基准线路集合；随后，利用多维综合评价体系并选出最优基准线路。深圳的算例证实了该方法的可行性，其结果显示：基准线路沿主要出行走廊分布且有效衔接轨道节点（超14%），与公交线路的非重叠率超过89%；相同时段的上下行方向对应的基准线路在设置的站点、线路走向、客流强度、平均出行时间、地铁衔接比例等指标均存在差异，相同起终点不同时段内生成的基准线路亦存在差异，反映了该方法生成的灵活式公交基准线路可以针对客流的时空差异生成与之相适应的基准线路。

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地铁站点类型视角下建成环境对共享单车接驳比例的影响

陈越, 贾顺平, 季千喜, 代斯薇, 许奇

2026, 26(3): 134-143. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.013

摘要 ( )

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在“轨道-慢行”融合的背景下，本文利用2025年同一周内的地铁刷卡数据和共享单车订单数据，准确识别共享单车接驳出行，提出地铁站点共享单车吸引范围识别方法，测算不同时段、不同接驳模式下的共享单车接驳比例，结合模糊C均值聚类方法（FuzzyC-Means,FCM）和多尺度地理加权回归(Multiscale Geographically Weighted Regression, MGWR）模型，研究建成环境对不同类型地铁站点共享单车接驳比例的时空异质性影响。针对北京的案例研究表明：共享单车扩大了地铁站点传统的步行吸引半径，平均达到1.6 km。高峰时段的共享单车接驳比例均值约16%，低客流型站点略高于其他站点。MGWR结果显示高职住密度抑制接驳比例，而高混合度促进接驳比例。共享单车车辆的充足供给是保障接驳比例的关键基础。公交站点密度结果呈现地面公交与共享单车竞争与协同并存的空间分化现象，即在中心城区合作，外围地区竞争。此外，建成环境对接驳比例的影响还受到站点功能属性的调节，结果发现，居住导向型站点受地面公交竞争影响较大，就业导向型站点受交通区位影响较大。

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基于微分博弈的冷链公铁联运温控协同与补贴优化

李平, 李海军, 代存杰, 县勇, 黄岩

2026, 26(3): 144-155. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.014

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针对冷链公铁联运产地集散环节温控协同失灵问题，本文构建公路承运人、铁路承运人与政府的三方微分博弈模型。引入协同增益系数表征公铁温控投入的协同效应，并从温度交接、信息协同和学习溢出三渠道推导其理论表达式，证明协同增益系数为正与战略互补性的等价关系，从博弈论角度阐明协同失灵的形成机制。求解分散决策、领导-跟随与合作3种情形的均衡解析解，推导均衡存在边界条件，比较投资补贴与运营补贴的边际效率。主要结论为：三渠道贡献占比分别为33.4%、43.3%和23.3%，信息协同贡献最大，且有40%以上提升空间；分散决策下，公路与铁路温控投入仅达合作最优的30.8%和37.3%，效率损失达72.9%；在小协同效应( β→0)与对称参数假设下，无约束最优补贴强度约90%，受均衡存在性与系统稳定性约束，可行补贴区间为25%~30%，该区间内投资补贴边际效率约为运营补贴的1.73倍（对称极限条件下，理论上界为2）；存在“激励-稳定”权衡，补贴比例从0增至30%时，投入提升65.3%，但均衡存在边界从0.62降至0.43。上述结论对参数变动具有稳健性，可为冷链公铁联运协同机制设计与补贴政策优化提供理论依据。

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考虑即时零售订单的城乡公交响应式客货联运调度

姜晓红, 仲韫豪, 肖靖沂, 邢吉平, 李家伟, 华晶雯

2026, 26(3): 156-165. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.015

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为缓解农村物流“最后一公里”难题，拓展即时零售服务范围，本文提出考虑即时零售订单的分区域交替响应式城乡公交客货联运调度方法。利用现有城乡公交固定线路资源进行普通快递与即时零售订单的配送，将乡村运营区段划分为若干区域并设计交替响应机制，以集聚客货需求、提升公交运输覆盖率。针对即时零售订单配送时效的差异，引入考虑车辆实时状态的加急程度系数，对订单配送顺序进行动态调整；构建行驶里程最小化的混合整数规划调度模型，设计综合自适应大邻域搜索与变邻域搜索的混合算法；以江苏省淮安市城乡公交H22为例，模拟不同运输强度。结果表明：客货联运两种场景下（客流适中，货量适中；客流较少，货量较大），在保证乘客出行的前提下，相比纯客运情景，能增加货物配送收入分别占总收入的39.5%和72.1%，提升总收入；即时零售订单加急调度与运价调节策略能够分别提升6.35%和6.14%的总收入；分区域交替响应策略能够有效减少16.9%和18.6%的行驶距离，缩短乘客平均延误时间，适宜在客流量较低时采用。

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基于模糊最大覆盖模型的无人机应急配送中心选址研究

万莉莉, 徐舒梦, 黄嘉慧, 张庆阳, 袁振宇

2026, 26(3): 166-175. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.016

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针对突发灾害救援中物资需求及无人机覆盖半径的不确定问题，本文提出一种基于模糊理论的无人机应急配送中心选址优化方法。基于地理数据，利用k-means算法识别需求点及候选设施位置。采用三角与梯形模糊数刻画参数不确定性，引入可信度约束，构建以覆盖需求量最大、总成本最小和空间公平性最优为目标的模糊最大覆盖选址模型（FMCLP）。设计嵌入模糊模拟的混合模拟退火算法，利用蒙特卡洛采样处理模糊参数，通过局部搜索与自适应冷却机制实现全局寻优。以南京市江宁区为例进行对比实验和灵敏度分析。结果表明：相较于经典确定性模型，该方案在同等设施规模下覆盖需求量提升82个单位，总成本降低6.14万元，最大未覆盖距离缩减7.63km，且在设施失效时具有更优的鲁棒性；确定覆盖需求量、总成本与公平性的最优权重组合为（0.7,0.2,0.1），并识别出区域核心枢纽设施。研究结果验证了模型在复杂不确定环境下的适用性，可为城市无人机应急物流网络规划提供科学决策依据。

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应用虚拟现实技术的行人交通研究综述

张琦, 张思雨, 李得伟

2026, 26(3): 176-191. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.017

摘要 ( )

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针对应用虚拟现实（VR）技术研究行人交通的200篇文献进行综述，从实验任务、实验场景、研究对象与研究主题方面系统地归纳阐述，全面梳理相关研究现状，并对未来研究方向提出建议。研究表明：行人交通VR实验任务中，撤离与过街任务占比最高，反映VR技术在模拟高风险和复杂交通场景方面的优势和适用性。不同的实验任务侧重选择不同的场景要素，撤离与寻路任务强调空间结构和标志标识，过街任务聚焦道路与车辆特征，行走任务突出他人作用。通过对动态和静态环境变量的灵活设置与精细调控，VR为发掘行人交通内在规律与作用机制提供精准可控的技术支持。研究对象方面，路径选择与过街决策占据核心地位，生理属性与心理属性在各类任务中占比相当，研究从单纯行为观察逐渐转向多维耦合机制的揭示。研究主题方面，揭示人与环境以及车辆和他人交互关系的研究在各类实验任务中均占主导地位，随着数智时代新型设施、装备与服务的更新，交互关系的研究有望进一步拓展；异质性与特殊人群研究成为热点，危险行为识别暂集中于过街任务，VR为个体级的认知、反应和行为提供动态的观察视角与分析手段，在进一步探索个体差异性与行为多样性方面仍具备潜力；VR有效性和系统及措施性能评价的研究在各类实验任务中均有涉及，对VR系统的科学评价与校准将助力其充分发挥潜能。针对以上发展现状，未来可强化VR实验的准确性与适用性研究，加强多模态数据融合与行为机制建模，完善自动驾驶汽车应用下行人过街研究，并充分发挥VR技术在不同场景中识别及纠正行人危险行为的作用。

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基于双智能体的交通信号与车辆轨迹动态权重联合优化

蒋贤才, 魏贺迪, 张馨月

2026, 26(3): 192-202. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.018

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既有基于深度强化学习的交通信号与网联自动驾驶汽车（ComnectedandAutomatedVehicles,CAV）轨迹联合优化存在优化目标冲突问题，为此，本文设计信号灯与CAV双智能体，提出基于双深度Q网络（Double Deep Q-Network, DDQN）的动态权重联合优化框架（Dymnamic-weichted joint Opimizaion with DDON, DOP-DDON）。通过构建融合信号灯与CAV的联合奖励函数，实现交通信号对通行效率以及CAV对安全、能耗和效率的平衡；借助模糊逻辑动态调节联合奖励中信号灯与CAV的权重，将目标冲突转化为优先级动态分配问题，以自适应交通状态调整优化的侧重目标。仿真结果表明：DOP-DDQN较MaxPressure，平均排队、行程时间和油耗分别降低15.97%~23.74%、8.69%~9.89%和4.19%~9.53%；相较于其他同类方法，上述3个指标则分别下降4.06%~15.19%、2.30%~6.62%和1.42%~5.11%。进一步研究表明，DOP-DDON控制成效随CAV渗透率升高显著增强，但当CAV渗透率超过0.6后，控制成效提升幅度趋于平缓。

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面向多目标协调的细粒度交通信号智能体建模与控制方法

陈予禾, 徐新忠, 姜雯文, 阙恒荣, 王屏

2026, 26(3): 203-213. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.019

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为解决城市交通信号控制难以兼顾通行效率、公交优先与环境影响等多目标问题，本文提出一种基于图注意力机制的交通信号智能体建模方法。首先，在路网空间建模方面，构建以“进口道”为图节点的交通路网空间建模方法，并进一步引入图注意力机制来描述路段间的空间依赖关系，增强智能体对上游交通实况的感知能力。其次，在交通流量时序建模方面，比较多层感知机与长短时记忆网络两种策略网络。然后，在多目标优化任务方面，设计根据道路实况数据进行权重自适应动态调整的奖励函数，实现通行效率、公交优先与环境影响的多目标协同优化。最后，选取一个三纵三横，边长为1.2km正方形结构的城市交通信号网格作为实验路网，对交通信号智能体进行训练，并在不同流量及波动场景下进行测试。结果表明，本文提出的交通信号智能体在各目标上均显著优于简单自适应控制。通行效率方面，在高流量下理想车速达成度提升36.21%；环境影响方面，燃油效率提升超过11.0%；公交优先方面，模型使公交通行能力提高约25.0%，车速接近性提升14.5%。因此，本文构建的多目标交通信号智能体模型具备良好的多目标协调能力，为构建高效、公平、环保的智能交通信号控制提供了可行路径。

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混合交通流场景下基于改进人工势场法的队列协同换道控制

徐晓美, 符蒙, 赵峻伟, 张涌

2026, 26(3): 214-225. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.020

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面向混合交通流场景下汽车队列的换道问题，本文开展基于改进人工势场法的队列协同换道控制研究。首先，提出队列换道双层决策模型，一次决策感知环境是否安全，二次决策针对周围车辆类型选择适合当前场景的换道策略；其次，通过人工势场法实现队列换道动作，针对传统方法忽略车辆运动学约束的问题，引入Dubins曲线规划路径，构建适应网联环境的多势场模型，生成满足车辆运动学约束的平滑换道轨迹，保证所规划路径的物理可执行性；最后，搭建换道场景，仿真验证队列协同换道控制的可行性和有效性。研究表明，引入Dubins曲线的改进方法能规划出光滑的换道路径；所提协同换道方法能实现队列动态避障，相较于非协同换道，协同换道能使后车与队列间的速度误差收敛至0m·s-1左右，使换道时间缩短38.7%，最小跟车距离缩短15.2%。可见，本文提出的协同换道方法不仅能满足车辆队列的换道安全要求，还提高了交通流运行效率。

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智能网联汽车复用公交车道协同控制研究

张建华, 公佳豪, 张文会

2026, 26(3): 226-234. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.021

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为最大化利用整个路网的车道资源，本文提出在保证公交优先前提下CAV（Connectedand Automated Vehicles）借用公交专用道控制策略。首先，通过分析港湾式公交站点的特点，构建公交车动态清空距离模型，并分别制定普通路段与港湾路段情况下CAV借用公交车道的控制规则。其次，由于CAV强制还道时易受邻道交通状态影响，本文提出一种CAV还道协同管控策略，即引入邻道临界密度对CAV强制换道行为进行管控，并根据邻道前后车间距的大小划分为不同场景，通过制定CAV协同换道规则来保证公交车的优先权。通过SUMO仿真平台分别对多种策略搭建仿真场景并进行验证。结果表明：与禁止CAV使用公交车道的策略相比，社会车辆车均出行时间降低5.4%，联合专用道速度提高21.21%，且在高流量下CAV与HDV（Human-driven Vehicles）的平均速度分别提高13.14%和9.63%，而公交车的平均速度仅降低0.99%；与允许CAV借用公交车道但不考虑公交优先的策略相比，本策略中虽然社会车辆车均出行时间增加1.9%，但公交车平均速度最高提高5.91%。以上证明，本策略可在不影响公交车优先权的情况下提升路网的通行效率。

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复杂交通场景基于边缘特征增强的长队列排队检测

曹倩霞, 陈世文, 吕松涛, 王大为

2026, 26(3): 235-246. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.022

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针对监控视角下长队列排队检测因密集交通遮挡、远端小目标聚集和监控近远端空间尺度不一致所引发的误检、漏检，以及排队状态误判等问题，本文提出一种复杂交通场景下基于边缘特征增强的长队列排队检测方法。在目标检测模块中，设计一个边缘特征增强金字塔（EFE-Pyramid），构建边缘特征卷积（EFConv）以显式提取浅层边缘响应特征，并设计深浅层特征融合机制以增强边缘特征，提升模型密集交通遮挡与远处小目标检测的辨识能力与检测精度。在此基础上，使用任务对齐检测头以保障实时性能。在排队长度提取中，提出自适应透视感知方法，实现近远端目标表征的统一对齐，提升排队长度估计的稳定性与泛化能力。实验结果表明，在公开数据集和自制复杂场景交通数据集中，本文算法以较小的模型复杂度，提升了复杂交通场景下的识别能力，检测精度较基线模型分别提升2.4个百分点和4.8个百分点，且优于现有先进方法；同时在排队长度提取实验中，实现平均绝对百分比误差4.8%，充分验证了复杂交通场景下长队列排队检测的有效性和实用性。

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无人机夜间航拍视角下小目标车辆精确检测方法

郑展骥, 廖方正, 李燊, 冯昌奎, 凃强, 张河山, 徐进

2026, 26(3): 247-258. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.023

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夜间无人机航拍图像存在照度低、噪声强和目标小等固有缺陷，致使车辆检测的误检率与漏检率持续偏高。为此，本文提出一种夜间航拍车辆检测算法NS-YOLOv8（Night Spin-You Only Look Once version8），旨在提升低照度环境下对航拍小目标车辆的检测精度。该算法在输入端采用两阶段图像增强策略，通过噪声抑制与色彩还原对图像进行修复与增强。在此基础上，网络主体引入一种精简的4层特征金字塔架构以减少冗余并优化特征表达；进而，在颈部网络嵌入可变注意力机制，增强模型对目标区域的关注能力；最终，通过对骨干与颈部网络的交叉融合，实现深、浅层级特征的高效互补与整合。试验结果表明，NSYOLOv8检测精度优于Oriented-R-CNN（Oriented Region-based Convolutional Neural Network）、YOLOv6OBB（You Only Look Once version 6- Oriented Bounding Box）等算法，模型的 Precision、mAP@0.5-0.95和F1_score分别达到了96.8%、80.3%和96.5%，参数量和计算量分别为1.3M和12.1G。可视化分析进一步表明，该算法有效减少了夜间客货车的误检与漏检问题，提升了检测置信度，适用于低照度环境下的小目标精确检测任务。

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考虑车内换乘的多线路模块化自动驾驶公交调度优化

胡宝雨, 王宏轩, 景维鹏

2026, 26(3): 259-273. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.024

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为解决城市公交系统中供需不匹配及换乘体验差等问题，本文提出一种考虑车内换乘服务的多线路模块化自动驾驶公交（Modular Autonomous Vehicles, MAV）调度优化方法。以运营商成本与乘客时间成本构成的系统总成本最小化为目标，构建车内与车外换乘结合的MAV系统时刻表、车辆编组及模块化单元调度的联合优化模型。针对该模型解空间庞大且约束复杂的特性，设计一种基于多种群遗传算法（Multi-Population Genetic Algorithm, MPGA）的两阶段求解框架。基于北京市多线路运营场景的数值实验表明，所提模型的总成本与传统固定容量公交系统相比降低7.0%，与仅支持车外换乘的MAV系统相比降低3.1%，与全员车内换乘的MAV系统相比降低1.5%。敏感性分析表明，在不同服务体验差异性系数下模型具有良好的稳定性，过高的车内换乘比例会导致车内换乘的边际收益递减，在实际应用中应针对具体的换乘需求选择合适的车内换乘比例。

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考虑扇区化与紧凑性约束的客运枢纽定制公交线路优化

武慧荣, 盛椿婷, 郭方成

2026, 26(3): 274-285. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.025

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面向大型客运枢纽短时集散客流集中、目的地分散导致的绕行累积与线路跨区穿插等组织难题，本文提出扇区化紧凑约束的枢纽辐射型定制公交静态线路规划方法。在给定候选站点、站点需求及路网距离/时间矩阵条件下，构建以系统综合成本最小为目标的规划模型，成本由线路固定成本、里程成本与车内时间成本构成，并通过绕行比约束实现绕行控制。进一步引入扇区化紧凑约束，限制单条线路相对枢纽的方位覆盖弧长，抑制跨扇区穿插、提升线路形态可控性与组织稳定性。针对求解，设计区域感知自适应大邻域搜索（Adaptive Large Neighborhood Search,ALNS）算法：基于方位角排序构造扇区化初始解，采用“扇区边界优先”破坏与区域感知贪婪插入修复，并结合2-opt与跨线调整进行局部改进。以济南站为例，当最大角跨度阈值为60°时，得到19条线路方案，总成本17.53万元，总里程306.39km，总运行时间735.34min，绕行比均值1.08。相较未施加紧凑约束的对比方案，绕行比最大值由4.88降至2.73，角跨度均值由61.58°降至27.85°，扇区切换次数均值降至0.16次·线-1。结果表明，扇区化紧凑组织可在保证服务前提下显著改善线路形态并降低极端绕行风险。

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作业时间不确定的U型集装箱码头鲁棒调度研究

李四维, 宋丽英

2026, 26(3): 286-301. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.026

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既有U型双循环调度多假定作业时间固定，当船舶到港时间或设备作业时间发生变化时，出口集装箱在堆场提取、场内转运及装船或装车作业中的滞后容易沿作业流程逐步向后累积，但这一影响通常难以在调度阶段提前反映。针对U型双循环作业中时间波动条件下部分作业安排反复推迟堆场提取、场内转运及装船或装车完成时刻的问题，本文研究如何在调度阶段提前加以识别与约束。采用两阶段随机调度框架，在调度阶段统一确定作业排序与设备资源分配，并在执行阶段评估不同到达与服务条件下的作业完成时刻，通过条件风险刻画对装船与装车时序影响较大的运行结果。算例结果表明，该方法在不同情景规模下均能获得稳定解，相较先到先服务与先验鲁棒策略，在作业完成时刻分布、强扰动条件下的系统运行状态以及延误传播范围方面均表现更优，系统平均级联层数由3.42降至1.27，受扰动作业比例由38.6%降至11.8%。结果说明，在双循环调度中关注作业完成时刻的风险特征，有助于在作业排序与资源配置阶段减缓等待在多设备作业链中的累积，从而减少延误向后续作业的传递。

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基于地理自编码与跨域迁移的公交出行需求分层聚类方法

田君豪, 邢璐, 廖世豪, 桂瑰 , 蒋小晴

2026, 26(3): 302-314. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.027

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为提升城市公交出行需求聚类的精确性，突破传统聚类方法在非凸形态捕捉、噪声适应性和参数依赖性等方面的局限，本文提出一种支持跨域应用的公交出行需求聚类通用框架，并据此设计一种基于地理自编码器的分层聚类算法（GeoAE-HC）。首先，引入正余弦位置编码，设计地理自注意力机制捕捉公交出行需求数据间的特征相似性与地理邻近性；然后，设计融合密度聚类与均值聚类的分层聚类方法，并应用在自编码器提取的潜在特征空间中，实现对公交出行需求分布的准确聚类；最后，为提升模型在不同城市的跨域泛化能力，设计结合域对抗训练和冻结编码器微调解码器的迁移学习策略，剥离城市特异性噪声。仿真结果表明，在成都数据集上，当聚类中心数为375时，GeoAE-HC算法的各项评价指标均优于对比算法，其中，轮廓系数较深度嵌入聚类（DeepEmbedded Clustering，DEC）、DK-means与k-means分别提升11.82%、23.14%和45.01%，Calinski-Harabasz（CH）指数较 DEC、DK-means与k-means分别提升6.14%、5.62%和14.44%。在跨域迁移至北京数据集后，GeoAE-HC算法性能表现也优于对比算法，验证了该算法的有效性和泛化能力。

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双层嵌套决策下的列车编组计划与运行图综合优化

林柏梁, 李想

2026, 26(3): 315-326. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.028

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列车编组计划确定的列车开行方案是优化运行图的主要依据之一，货物列车运行线接续的优劣又影响到编组计划优化，但传统编组计划研究中普遍未考虑此类相互影响。为实现两者的综合优化，本文构建具有嵌套结构的双层规划模型。上层规划以货物列车的平均旅行时间成本为干扰函数，建立体现运行图质量的编组计划优化模型；依据上层给出的货物列车开行方案，下层运行图优化模型确定货物列车的到发时刻。为适配模型结构，设计基于模拟退火的嵌套求解算法，通过上下层嵌套求解和旅行时间反馈形成迭代。以包含20个车站的铁路线路为对象，设置定线列车数量不同的算例进行方法验证。结果表明，所提方法较先获得最优编组计划，后铺画运行线的独立方法具有更低的总成本，各算例的总成本降幅范围为4.11%~5.59%，并保持相对较高的计算效率。在含36列定线列车的典型算例中，综合方法得到的总成本为89 197.85车小时，较独立方法降低约5.38%，其中编组计划相关成本增加约5.62%，列车旅行时间成本降低约11.41%。

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基于社交媒体数据的需求响应公交公众认知与态度研究

胡三根, 文炫淇, 巫威眺, 李满琳, 韩霜

2026, 26(3): 327-337. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.029

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为应对城市交通拥堵与公众出行需求多样化的双重挑战，需求响应公交（Demand Responsive Transit, DRT）作为一种灵活和高效的出行方式备受关注，但其推广受制于公众复杂且不确定的认知。本文旨在剖析公众对DRT认知的核心议题与情感归因。收集抖音和B站两大社交平台2022年7月—2025年7月间的相关文本数据25831条，采用先验框架与吉布斯采样狄利克雷多项式混合模型进行层次化主题挖掘，并应用大语言模型进行情感分析。主题建模识别出“服务体验”“运营效率”“经济性”“其他”四大核心议题及其下8个子主题。结果显示，公众对DRT的整体情感得分为0.37，其中，负面情感分布于服务体验和运营效率等现实运营问题，积极情感主要是对其概念价值的认同。进一步发现，公众情感的区域异质性与DRT在地方交通系统中的角色定位紧密相关。在部分交通发达地区，DRT被视为有益的补充，评价较高；而在以弥补现有公交网络服务短板的地区，其运营表现与高期望之间的显著落差，是导致负面情感更为集中的核心原因。研究结论表明，DRT的推广必须摒弃“一刀切”模式，转向基于地方交通系统差异的精细化战略，并将解决运营层面的核心瓶颈作为其赢得公众信任的首要任务。

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基于强化学习的地铁站客流动态管控策略研究

刘少博, 苏蔚

2026, 26(3): 338-347. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.030

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聚焦地铁站内高峰时段及突发大客流状况下的行人流动态协同管控问题，本文提出一种基于强化学习的运营策略自适应调整方法，将站内行人流管控问题转化为马尔可夫决策过程。针对传统固定策略难以应对客流实时波动与拥堵不确定性的挑战，本文构建了包含关键区域密度与乘客平均通行时间的状态空间，并设计兼顾安全、效率与经济性的多目标奖励函数。通过近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）算法，模型能够在线学习并动态调整入口客流管制、发车间隔和增设引导栏杆等策略的组合。将强化学习应用于站内行人流协同管控，实现从静态离线优化到动态在线决策的转变。实验对比强化学习与离线优化方案，PPO策略可降低高密度风险与服务时延，其中安检区高密度情况占比由22%降至10%，安检排队时间大于3min情况的占比由23%降至13%。可在确保安全阈值的同时提升通行效率，并兼顾相对运营成本。

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融合速度障碍与人工势场法的电动垂直起降飞行器路径规划

唐立, 何彪, 唐昕琛, 王焜

2026, 26(3): 348-359. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.031

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针对现有电动垂直起降飞行器路径规划算法较多以全局静态规划为主，难以在复杂低空场景中对动态障碍物（例如其他飞行器、鸟类和空飘物等）进行实时响应，进而造成实时避障能力方面的不足，本文融合速度障碍法与人工势场法，构建面向复杂三维低空环境的电动垂直起降飞行器避障路径规划算法。该算法在规划过程中综合考虑飞行器动力学约束与障碍物运动特性，通过速度障碍法计算飞行器和障碍物的相对速度和角度等参数，筛选冲突避障区域，并利用人工势场模型动态调节吸引力与斥力函数，引导飞行器逐步返回航路，实现全局路径优化与局部避障的统一。以四川省成都市天府新区部分区域为背景，开展1∶10缩比仿真试验，构建真实地理约束下的常规开阔空域与受限狭窄空间两类场景，并设置高密度障碍物场景检验算法在高复杂度条件下的适应性与鲁棒性。试验结果表明：在常规开阔场景中，所提算法与速度障碍法和人工势场法相比，迭代次数分别减小24.7%和20.2%，路径长度分别缩短19.8%和30.4%；在受限狭窄空间与高密度障碍物场景下，该算法有效克服传统方法易引发的局部震荡与过度绕行缺陷，并大幅降低飞行器的累积偏航角，显著提升航迹的平滑度与物理可飞性。

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基于跨线灵活编组的多交路列车运行图优化研究

齐嫣然, 张翕然, 李正中, 陈绍宽, 赵疆昀

2026, 26(3): 360-370. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.032

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针对轨道交通Y型线路主支线客流时空异质性显著、传统固定编组方案运力适配失衡的问题，本文提出一种融合跨线运营与灵活编组的多交路列车运行图优化方法。明确灵活编组模式“解编-连挂”作业逻辑与多交路布局，系统考虑编解连挂作业、安全间隔、车底接续、可用车数量等实操约束，构建最小化乘客总等待时间与列车正线运行车公里数的双目标优化模型；进一步设计适配跨线场景的多目标遗传算法，通过实数编码刻画交路起点、编组形式和列车时刻等核心决策变量，结合非支配排序与拥挤距离求解输出帕累托最优解集。以某市跨线Y型线路为实证对象，验证模型与算法的有效性。结果表明，优化方案通过灵活编组与多交路协同调度，可精准适配主支线客流时空分布差异。相较于传统支线独立运营模式，乘客总等待时间平均降低1.4%，车辆走行公里数平均减少10.8%；与并线贯通模式相比，乘客总等待时间降低54.2%，实现“乘客体验-运营成本”的帕累托最优权衡，为Y型跨线轨道交通互联互通运营提供科学可行的技术支撑。

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基于分步协同的城际铁路运行图与股道运用优化方法

袁博, 周黎, 高金科, 张新, 郭一唯, 李博

2026, 26(3): 371-380. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.033

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为提升列车运行图自动编制精度、质量和效率，本文以城际铁路为研究对象，建立运行图与车站股道运用多目标协同优化模型。针对模型变量复杂，约束耦合的特点，提出基于分步协同的优化求解策略。通过逐步添加约束条件控制单步求解规模，从而在有限时间内输出较优可行方案。以京津城际铁路为例验证方法的有效性，结果表明：本文提出的分步协同求解流程可在5min内优化输出秒级列车运行图和车站股道运用方案，相较于既有方法，在编图效率和精度上具有优势。与实绩图相比，优化方案列车平均旅速提高1.39km·h-1，平均接续时间缩短1.03min，车站股道实现均衡利用，编图质量得到提升。此外，在不同参数设置下，分步协同求解流程均可输出优化结果，展现出良好的适用性和稳定性。

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多仓库半开放式危险品运输路径优化研究

丁丽娟, 吴军

2026, 26(3): 381-392. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.034

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针对多仓库半开放式危险品运输路径优化问题，本文首先构建融合装载率、行驶速度、车型特征与道路类型差异的风险评价模型，实现人口暴露风险与环境破坏风险的综合量化；其次，综合车辆载重与行驶速度对油耗及碳排放的影响，以总运输成本、总运输风险与总运输时间最小化为目标，构建含时间依赖与库存约束的多目标路径优化模型，并采用嵌入风险优先支配机制的NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）算法进行求解；最后，基于北京市氯气运输真实数据进行算例分析，结果表明：与常规封闭式调度模式相比，半开放式可使总运输风险下降15.59%，总行驶距离减少10.44%，总运输时间减少3.96%；提升行驶速度可缩短运输时间，但会增加运输成本与风险，降低速度则结果相反；且速度变化对运输时间的影响幅度显著小于其对成本和风险的影响。研究结果可为多仓库场景下危险品运输实现安全、经济与高效协同优化提供决策参考。

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低成本高精度驾驶分神类型与程度分层识别方法

李鹏辉, 逯航天, 常乃心, 郭戎格, 马彬, 董春娇

2026, 26(3): 393-402. DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2026.03.035

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针对现有驾驶分神识别方法存在的精度与成本兼顾难、分神程度识别能力弱的问题，本文提出基于麻雀搜索优化XGBoost算法的驾驶员分神类型与程度分层识别方法。首先，系统性提取视觉、认知分神驾驶下驾驶行为、眼动与生理等46项特征指标，采用重复测量方差分析与效应量比较遴选视觉、认知分神高灵敏度指标，构建面向驾驶分神类型与程度识别的高灵敏性指标集。其次，采用递归特征消除算法对驾驶性能、视觉及生理等多源指标进行二次优选，构建仅涵盖驾驶行为指标的单一特征集与涵盖驾驶行为、眼动、生理多源指标的多源特征集。而后，建立驾驶分神类别与程度分层识别框架，采用麻雀搜索算法对XGBoost模型进行超参数寻优构建各层分类器。最后，系统性对比单一特征集与多源特征集作为输入时模型的识别效果，构建低成本高精度的驾驶分神类型与程度识别模型。结果表明，在分神类型识别上，单一特征集与多源特征集模型的准确率分别达到了92.4%和95.9%，均表现出优异性能；此外，经麻雀搜索算法优化的分神类型识别模型相比于支持向量机、随机森林与常规XGBoost等模型准确率分别提升4%~6%、11%、7%。在分神程度识别上，多源特征集模型对认知与视觉分神程度识别准确率较高，分别达到了81.0%和84.9%，而单一特征集模型识别准确率较低。因此，推荐采用单一特征集模型实现分神类型的低成本识别，采用多源特征集模型实现分神程度的高精度识别。所提出的方法可实现驾驶分神类型与程度的低成本高精度识别，可为不同应用场景下的驾驶员状态监测系统开发提供理论支撑。

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