组会简讯：2026年秋季第2次组会

2026年9月29日，课题组举行了线下小组会，指导老师唐克双教授、朱宏副教授，课题组AI分组的成员参与了本次组会。本次组会主要内容为孙凤美同学、冯嘉龙同学的研究进展汇报。

一、孙凤美研究进展汇报

孙凤美同学进行了“基于数字孪生的城市路网车道功能与信号控制协同优化”研究进展报告。报告指出，车道功能配置与交通信号控制是提升城市路网运行效率的重要手段，分别作用于道路空间资源配置与时间资源分配。然而，两者在调整频率、响应速度及控制范围等方面存在显著差异，传统相互独立的优化方式难以适应交通需求的动态变化。同时，大规模路网数字孪生优化面临交通状态感知偏差、模型推演误差及优化决策时延等挑战，影响控制方案的实时性与可靠性。针对上述问题，研究提出基于数字孪生的车道功能与信号控制协同优化框架，探索不同时间尺度下空间资源配置与信号控制的协调机制，并研究复杂交通环境下优化误差与决策时延的应对方法，以提升控制策略对交通需求变化的适应能力。报告围绕研究问题、总体技术路线及后续研究计划进行了交流讨论。该研究旨在突破传统车道管理与信号控制相互割裂的局限，为实现大规模城市路网交通资源动态协同配置与高效可靠运行提供新的研究思路。交流环节，朱老师建议进一步聚焦核心科学问题，明确研究重点，加快研究进程，推动研究方案的细化与落实。

二、冯嘉龙研究进展汇报

冯嘉龙同学汇报了“面向数字孪生路网信号控制的时间预算约束分布式树搜索方法”研究进展，主要介绍了在线规划问题、数字孪生驱动的分布式MCTS方法及实验结果。他首先分析了多路口信号决策耦合和计算预算受限等问题，随后介绍了基于路径级排队模型的交通数字孪生、分布式搜索条件及后台规划机制。实验结果表明，MCTS在低需求和名义需求下相较LQF分别提升27.11%和15.14%，并在真实场景的排队、停车等待时间和停车次数等指标上取得较好效果。最后，他总结了分布式搜索的适用范围，提出在高需求、长排队场景下引入交叉口协调单元开展联合优化。交流环节，朱宏老师及课题组成员围绕分布式搜索条件和后台规划机制提出了指导意见，并明确了推进后续信号协调研究的工作方向。