想按时到达么？

在随机路网中搜寻可靠的最短路径

题　  目：在随机路网中搜寻可靠的最短路径

报 告 人：聂宇教授

地    点：控制科学与工程学院4号楼二层会议室

时    间：2009年08月10日10：00a.m.（星期一）

承办单位：3044am永利集团3044noc控制科学与工程学院

聂宇教授简历

聂宇，西北大学交通领域的Louis Berger青年系主任，目前在西北大学迈科密克工程及应用科学学院土木与环境工程专业担任助理教授。2006年，在加州大学戴维斯分校完成博士深造后加入西北大学。聂博士于1999年获得清华大学（北京）学士学位，2001年获得新加坡国立大学硕士学位。

聂博士的研究课题涵盖了交通运输系统分析，动态网络模型与交通仿真，出行需求模型以及交通流理论等众多领域。他在Transportation Research Part B、Transportation Science等同行审查的国际杂志上发表了相关研究领域的文章20余篇。

议题摘要

城市交通系统受到各种不确定性因素的影响。这些不确定因素大致可分为影响交通供应的因素（例如天气状况，交通事故，自然灾害与人为灾害）和与交通需求相关的因素（例如出行，人为活动及特殊事件）。无论单独作用还是综合考虑，这些因素都会影响交通服务的质量。出行的可靠性已成为交通系统的一个重要方面也就不足为奇了。出行的可靠性可以通过合理的私人和商业活动的日程安排，使人们和企业能够更好地利用现有资源，包括时间。托运公司和货运商要想保持竞争力就需要能够预见出行时间以实现按时交货和其他承诺。将出行的可靠性整合到交通路网分析方法中是当务之急，它具有理论研究和实践应用的双重重要性。随机最短路径问题通常源于这些网络模型。为了将可靠性融入路径选择，我们制定并解决了可靠的先验最短路径问题（RASP），这使得最短路径可最大限度地提高按时到达的概率。理论结果被应用到通用的动态规划和算法收敛的证明中。通过对芝加哥大都会区案例的研究证实了可靠的路径诱导的优点与可行性。我们还讨论了怎样通过各种交通数据源，诸如线圈检测器和电子收费装置中获取必要输入，尤其是分布在高速公路和干线道路上的出行时间。