科创中国

问题概述：（简要介绍本问题在现阶段学术研究和科技发展中的最新前沿进展和产生背景，以及未来面临的关键难点、挑战）
伴随为人车路协同提供保障的物联网、车联网、云计算技术、先进制造中无人驾驶载运工具等的快速发展，新一代智慧交通系统在智联、智感、智动方面不断升级，未来30年，无人驾驶的智动载运工具将大规模涌现并在客货运输中广泛共享使用。大规模的无人驾驶载运工具，包括无人机、无人汽车、无人列车等，在共享运行环境下，仍然将面临拥堵的线路或场站资源的制约，将涉及载运工具如何路线自动规划、拥挤路段主动回避、事故主动预防、维修自主安排、能耗排放极大降低、灵活编组、干线结队软连接运行等一系列问题。
在无人驾驶条件下，载运工具群的智动运行管控仿真，需要解决如下难题，比如：智慧无人载运工具群应遵循何种新的调配规则？传统的基于个体出行特征的Wordrop用户最优原则是否失效？系统最优原则是否成立？动态交通分配模型是否仍然适用？无人载运工具个体和群体有何关系，在交通拥挤条件下，谁会被自动分配到路径更长或费用更多的线路，有没有更公平的利益分配新机制（如时间节省能否和费用支出挂钩等），群体智动与管控措施间有何关联关系，更进一步如何描述无人载运工具群的智能行为，目前，类似候鸟群飞行中的结群模式，对于大规模无人机的结群飞行与节能模式，无人载运工具的智能分布、返空与调配，路口无人驾驶工具的加减速协同，电气化列车群在运行中，对同时处于上下坡、加减速状态列车的分布控制以减低能耗等，已经有了一些基本模型和方法，但能否把这些方法纳入统一的理论构架中，用更一般的仿真理论和方法来描述和研究这些问题，该领域研究还有待深化。
目前，大规模多智能体云仿真技术是该领域研究运用较多且较有效的方法，但智能体的定义和构架仍不稳定和成熟，大数据条件下如何与云仿真技术最新进展进行结合，仍然面临诸多挑战。

重要意义：（简要介绍本问题取得突破后，对本领域或相关其他交叉领域科技发展的重大影响和引领作用，以及可能产生的重大科技、经济和社会效益）
本问题研究取得突破后，对智能云平台大数据仿真技术的发展，对未来先进载运工具研发和运用，智慧交通管控水平的提升，对缓解交通拥堵，提高交通出行效率，降低能耗和排放均具有重要的作用，能产生重大的科技、经济和社会效益。