嶺大數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院人工智能學(xué)部博士后研究員童浩博士

交通意外或公司"臨時加單"的情況時有發(fā)生，或會影響速遞物流的服務(wù)效率。嶺南大學(xué)（嶺大）數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院人工智能學(xué)部博士后研究員童浩博士研發(fā)"智能車輛路線優(yōu)化系統(tǒng)"，能在車隊遇上突發(fā)塞車或新增任務(wù)時，即時模擬交通狀況及任務(wù)變化，重新設(shè)計最合適的余下行走路線，協(xié)助車隊以最高效率完成任務(wù)。有關(guān)論文《應(yīng)對突發(fā)情況的智能車輛路線優(yōu)化系統(tǒng)》（Advancing optimisation and evaluation for dynamic capacitated arc routing problems）成為全球唯一榮獲2026年度IEEE計算智能學(xué)會杰出博士論文獎的研究項目。

應(yīng)對突發(fā)情況的智能車輛路線優(yōu)化系統(tǒng)

針對傳統(tǒng)車隊工作路線規(guī)劃難以應(yīng)對突發(fā)事故的問題，童浩博士提出學(xué)術(shù)界首個"智能車輛路線優(yōu)化系統(tǒng)"（Dynamic Capacitated Arc Routing Problem, DCARP），該系統(tǒng)應(yīng)用了其新開發(fā)的智能算法，能在不同交通狀況、任務(wù)變動的情況下，即時重新規(guī)劃路線，最快能于數(shù)十秒內(nèi)提供"更聰明"的調(diào)整方案，提高車隊的整體工作效率。
研究團隊將新系統(tǒng)應(yīng)用于真實道路環(huán)境與實時交通數(shù)據(jù)下驗證，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論在繁忙市中心與較清閑區(qū)域、高峰及非高峰時段、突發(fā)新增任務(wù)等多種模擬場景下，新系統(tǒng)均表現(xiàn)穩(wěn)定，并能節(jié)省總服務(wù)時間。此外，新系統(tǒng)安排車隊的工作時間均衡，僅少數(shù)因交通阻塞或新增任務(wù)而延長工作時間，避免因調(diào)整行車路線而加重職員的工作量。
童浩博士指出，實驗結(jié)果顯示，新系統(tǒng)具備落地應(yīng)用的潛力，其價值亦不限于協(xié)助速遞物流，也適用于其他智慧城市服務(wù)，例如垃圾收集、共享單車、公共設(shè)施巡檢或緊急服務(wù)等。未來更可進一步結(jié)合即時交通感測器、人工智能及大數(shù)據(jù)分析等，助力全球智慧城市發(fā)展。
童浩博士表示："無論速遞員或垃圾收集車，這些服務(wù)往往依賴事前的既定路線，中途發(fā)生交通事故或遇上突發(fā)情況都可能影響服務(wù)效率。我們研發(fā)新系統(tǒng)目的是加強服務(wù)提供者的可靠度與效率。新系統(tǒng)應(yīng)用的演算法不僅有助安排更精準的行車路線，避免車輛不必要繞路，研究結(jié)果更顯示有助降低燃料消耗與碳排放，支持全球發(fā)展智慧城市及碳中和政策，推動可持續(xù)發(fā)展。"
童浩博士補充，新系統(tǒng)尤其有潛力應(yīng)用于香港這類人口密集、"車多路窄"，對高效運輸要求高的國際城市，未來將會提升系統(tǒng)應(yīng)對大量新增任務(wù)時的穩(wěn)定性，并簡化其操作界面，讓管理者及工作人員更方便使用新系統(tǒng)。