动态权重多目标路径规划策略：平衡燃油消耗与交通事故风险的新型智能交通解决方案

针对传统路径引导系统(RGS)难以兼顾燃油效率与交通安全的问题，本研究提出动态权重多目标优化策略，集成Virginia Tech燃油消耗模型与安全性能函数(SPF)，基于洛杉矶真实路网数据验证表明，该方法长期可提升15%安全性与12%燃油效率，为智能交通系统(ITS)多目标协同优化提供创新范式。

　　

随着城市化进程加速，复杂路网带来的交通安全与能源消耗问题日益突出。传统路径引导系统(Route Guidance System, RGS)多聚焦单一指标优化，或仅考虑行程时间，或单独关注燃油效率，导致系统推荐路线可能隐藏安全隐患。统计显示，交通运输贡献了欧盟27%的温室气体(GHG)排放，同时交通事故已成为全球5-29岁人群首要死因。这种"安全-能效"的割裂优化现状，亟需智能交通系统(ITS)提出创新解决方案。

针对这一科学难题，同济大学联合上海科技大学的研究团队在《Displays》发表重要成果。研究创新性地构建了融合Virginia Tech综合功率燃油模型(CPFCM)与安全性能函数(Safety Performance Function, SPF)的动态权重多目标算法，利用洛杉矶真实路网的三维地形数据、历史事故记录及百万级GPS轨迹，首次实现路径规划中燃油消耗与事故风险的协同优化。关键技术包括：1)基于DEM数字高程模型的坡度提取技术；2)GPS探针车辆流量统计算法；3)多目标帕累托前沿(Pareto frontier)动态权重调整机制。

Methodologies部分揭示核心技术框架：通过将路网拓扑G(V,E)转化为多维GIS空间，采用改进Dijkstra算法进行多目标寻优。其中燃油消耗量通过CPFCM模型计算，该模型整合了车速、坡度等12项动力学参数；安全风险则采用SPF函数量化，其输入包含车道数、曲率等几何特征。

Data processing部分证实数据可靠性：选取洛杉矶高速公路网络，因其具备完整的交通事故数据库(2015-2020年)、高精度激光雷达地形数据(误差<0.5m)及日均10万+的浮动车GPS记录。研究特别强调，相比仿真数据，真实轨迹更能反映驾驶员行为异质性。

Graph construction部分展示算法创新：在传统路网图G(E,V)中，除常规的ω_ij,dis
距离权重外，新增ω_ij,time
行程时间分布和ω_ij,risk
风险系数。关键突破在于引入自适应权重调节器，当某目标(如安全)优化滞后时，系统自动提升其权重至1.3-1.5倍，确保各目标均衡发展。

Discussion部分通过对比实验验证优势：与传统单目标方案相比，动态权重策略使平均事故风险降低22%，燃油消耗减少18%，且行程时间仅增加7%。研究特别指出，固定权重方案在早晚高峰时段会出现17%的性能波动，而本方法通过实时调整α、β参数保持稳定性。

Conclusion部分总结三大科学价值：1)创建首个同时内化安全与能效的RGS框架，避免单目标优化导致的"跷跷板效应"；2)提出的自适应性算法可扩展至拥堵系数、噪音污染等新维度；3)实证表明，长期应用可使区域路网CO₂
减排量达4.7万吨/年。该研究为智慧城市建设提供了重要的理论工具，其动态平衡思想也可迁移至物流调度、紧急救援等场景。未来工作将融合V2X车路协同数据，进一步提升系统响应速度。