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《旅客列车开行方案决策支持系统理论技术与应用》对我国铁路旅客列车开行方案决策支持系统开发的理论基础、算法、数据库设计及计算机实现技术作了较为系统的论述，分两篇，共计19章。第一篇为理论与技术篇，包括：铁路客流预测理论及方法、列车开行方案优化方法、铁路旅客列车开行方案的经济效益评价准则及方法等内容。第二篇为应用篇，详细介绍了铁路旅客列车开行方案决策支持系统的操作使用方法。
《智能交通系统中的优化调度与资源配置实践》 图书简介 随着城市化进程的加速和交通需求的持续增长，传统交通管理模式已难以为继。本书聚焦于智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）的前沿领域，深入剖析了在复杂交通网络环境下，如何运用先进的运筹学、人工智能和数据科学方法，实现交通流的优化调度与关键资源的精细化配置。全书旨在为交通规划师、系统工程师和政策制定者提供一套系统化、可操作的理论框架和工程实践指南。 第一部分：智能交通系统的基础与挑战 本部分首先对现代智能交通系统的概念、架构及其关键组成部分进行了全面的梳理。我们探讨了传感器网络、物联网（IoT）设备、高精度定位技术在数据采集中的核心作用，并分析了实时交通数据流的特性与处理难点。特别强调了异构数据源的融合技术，包括如何整合静态地图数据、动态浮动车数据（FCD）和移动通信数据，以构建高保真度的交通态势感知模型。 面对日益增长的交通需求，传统静态规划的局限性暴露无遗。本书详细阐述了交通系统所面临的几个核心挑战：突发事件的快速响应、多模式交通工具的协同调度、以及可持续性与效率的平衡。我们引入了“弹性交通网络”的概念，讨论如何设计系统以抵抗随机干扰，并确保基本服务的连续性。 第二部分：交通流优化调度的数学建模 本部分是本书的核心理论部分，侧重于构建描述和求解交通流问题的数学模型。我们从宏观、中观到微观三个层面，系统地介绍了交通分配模型（Trip Assignment Models）。 在宏观层面，详细介绍了基于用户均衡（User Equilibrium, UE）和系统最优（System Optimum, SO）的四类方程及其求解算法，包括Frank-Wolfe算法的改进应用。我们不仅限于传统的路网模型，还引入了时间依赖性交通分配（Time-Dependent Traffic Assignment），用以刻画高峰时段的动态变化。 在中观层面，重点探讨了区域交通信号控制的优化。本书引入了动态网络模型（Dynamic Network Flow Models），特别是基于时间的最小成本流模型。我们对经典信号配时优化问题进行了深入探讨，包括绿信比分配、相位差调整以及基于需求的实时动态控制策略的建立。例如，对基于实时检测数据的“感应式”信号控制策略的数学形式化表达，并分析了其在局部路口群中的收敛性。 在微观层面，本书深入研究了车道级和车辆级的协同控制。这包括了匝道控制（Ramp Metering）的优化问题，将其建模为最优控制问题，并对比分析了基于模型的预测控制（Model Predictive Control, MPC）与强化学习方法的适用性边界。此外，对于排队长度的控制，我们也提供了基于随机过程理论的分析框架。 第三部分：人工智能在交通决策中的前沿应用 本部分侧重于将先进的计算智能技术融入交通决策流程，实现从“被动响应”到“主动预测”的转变。 深度学习与交通预测： 我们详细介绍了如何利用循环神经网络（RNNs，特别是LSTM和GRU）处理时间序列交通数据，实现短时、中时交通速度和流量的精准预测。此外，图神经网络（GNNs）在建模路网空间相关性方面的优势被重点阐述，并提供了具体的GCN和GAT模型在路网预测中的工程实现案例。 强化学习（RL）在信号控制中的应用： 传统优化方法依赖精确的系统参数，但在复杂的城市路网中参数获取困难。本书将信号控制视为一个马尔可夫决策过程（MDP），详细介绍了基于Q-Learning和Actor-Critic架构的自适应信号控制算法。我们特别关注了多智能体强化学习（MARL）在协调相邻路口信号控制方面的潜力，并讨论了如何设计合适的奖励函数以兼顾局部效率和全局拥堵缓解。 数据驱动的资源配置： 本部分探讨了如何利用机器学习方法进行交通需求预测和资源动态调配。这包括对共享出行OD（起讫点）的精确估计、公交线路的动态调整（如响应式公交系统），以及应急车辆的优先路径规划。我们引入了贝叶斯网络和概率图模型来处理不确定性下的决策问题。 第四部分：系统集成与工程实践 成功的智能交通系统不仅依赖于优秀的算法，更依赖于稳健的系统集成和严格的评估验证。 系统集成与数据基础设施： 本部分介绍了构建一个可扩展的ITS数据平台所需的关键技术栈，包括实时数据流处理框架（如Kafka、Flink）和高性能的地理空间数据库。我们讨论了如何设计一个分层、模块化的系统架构，以确保不同算法模块间的解耦和系统的可维护性。 仿真与测试： 在真实环境中部署新算法成本高昂且风险大。本书详述了交通仿真的重要性，并对主流的交通仿真软件（如VISSIM, SUMO）的建模能力进行了深入比较。重点介绍了如何构建高保真度的数字孪生模型（Digital Twin），并使用这些模型对优化策略进行敏感性分析和A/B测试。 性能评估与指标体系： 最后，本书提出了一套多维度的性能评估指标体系，涵盖了效率（行程时间、平均速度）、公平性（服务水平分化）、安全性和环境影响（排放量）。我们提供了量化分析方法，用以评估不同调度策略对这些指标的综合影响，确保技术方案的社会效益最大化。 本书内容丰富、理论与实践并重，是交通工程、计算机科学、运筹学等领域研究人员、高级工程师和政策制定者不可或缺的参考手册。
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