主讲人：Paola Pellegrini

邀请人：王鹏玲 副教授

时间：2025年10月24日上午10：30-11：30（Beijing Time）

地点：通达馆103会议室

主讲人简介：

  保拉·佩莱格里尼长期致力于人工智能与数学优化在铁路运输领域的研究工作。她的研究方向主要聚焦于开发优化方法以提升铁路基础设施运能利用效率，推动战术层面和运营层面流程的自动化进程。其中最具代表性的成果是设计并开发了名为RECIFE-MILP的先进算法，该算法专门用于中央实时铁路交通管理问题。佩莱格里尼博士现任国际铁路运营研究协会（IAROR）理事会成员，同时担任《人工智能工程应用》期刊编委及《IET智能交通系统》特刊编辑。

主讲内容简介：

自组织铁路运输是一种通过分布式决策和自主协调实现系统自我调节的智能铁路管理模式。通过局部交互产生全局有序性、系统具备自适应调整能力、以及基于实时反馈的动态优化机制。这种模式通常采用多智能体系统、机器学习等先进技术，使列车运行系统能够自主应对突发状况并持续优化运输效率。

实时铁路运输管理是一项极具挑战性的任务，历来是学术界众多研究的重点对象。现有研究大多致力于为调度人员提供决策支持工具——当出现轻微运行扰动时，这些调度人员负责集中制定列车时刻表与路线的调整决策。本次演讲将探讨由欧盟SORTEDMOBILITY项目提出的范式变革：推行交通自组织模式。在该模式中，智能列车通过相互通信协商，就运行调整方案达成共识。

在阐述如何将运筹学与人工智能技术融合应用后，通过微观仿真演示表明：在允许列车自主决策行为的前提下，整个系统运行效能仍能得到保障。此外，本研究指出了在集中式与自组织交通管理范式下均值得进一步研究的关键情境。

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