运输经济类课题申报书

运输经济类课题申报书一、封面内容

运输经济类课题申报书

项目名称：面向智慧交通背景下的多式联运协同优化理论与实证研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国家交通运输发展战略研究院

申报日期：2023年11月15日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

随着全球城市化进程加速和物流需求的激增，多式联运作为提升运输效率、降低碳排放的关键路径，其协同优化问题日益成为学术界和产业界的焦点。本项目聚焦智慧交通环境下多式联运系统的协同优化理论与实证研究，旨在解决当前多式联运网络中信息孤岛、资源调度不均、运营成本高等核心挑战。研究将基于复杂网络理论与大数据分析技术，构建多式联运协同优化模型，整合铁路、公路、水路及航空等运输方式的时空动态数据，提出考虑实时路况、货物属性、政策约束的多目标优化算法。通过建立仿真平台，验证模型在不同场景下的鲁棒性和有效性，并针对典型区域（如长三角、粤港澳大湾区）进行实证分析，提出具体优化策略。预期成果包括一套可操作的多式联运协同优化方法、一套动态数据驱动的决策支持系统，以及系列政策建议，为提升我国综合交通运输体系的运行效率和可持续性提供理论支撑与实践方案。本研究的创新点在于将人工智能技术引入多式联运协同优化，实现从静态规划向动态响应的跨越，对推动交通运输领域数字化转型具有重要意义。

三.项目背景与研究意义

1.研究领域现状、存在的问题及研究的必要性

现代交通运输体系是支撑国民经济和社会发展的基础性、战略性、先导性产业。在全球化和区域一体化深入发展的背景下，物流需求呈现多样化、时效性、低成本化等趋势，对运输系统的效率和韧性提出了更高要求。多式联运，作为整合不同运输方式优势、实现货物“门到门”高效连接的重要组织形式，受到各国政府与学界的广泛关注。近年来，随着“一带一路”倡议、长江经济带发展战略等国家重大规划的推进，我国多式联运网络建设取得显著进展，覆盖范围持续扩大，技术装备水平不断提升。然而，在快速发展的同时，我国多式联运体系仍面临诸多挑战，呈现出“发展不平衡、衔接不顺畅、效率不理想”的特点。

当前，多式联运领域存在的主要问题体现在以下几个方面：首先，**基础设施衔接不畅**。不同运输方式之间节点设施（如港口、铁路场站、公路枢纽）在规划布局、技术标准、作业流程上存在差异，导致“最后一公里”问题突出，货物中转效率低下。例如，铁路货运场站与公路集散中心的功能分区不明确，信息系统未实现有效对接，增加了中转时间和操作成本。其次，**信息共享机制不健全**。多式联运涉及多个主体（托运人、承运人、港口、海关、货运代理等），但信息平台壁垒严重，数据标准不统一，导致信息不对称，难以实现全程可视化和动态协同。这种信息孤岛现象阻碍了运输资源的优化配置和应急响应能力的提升。再次，**运营组织模式单一**。现有多式联运模式多基于单一航线或线路进行规划，缺乏跨区域、跨方式的系统性整合，难以适应复杂多变的物流需求。同时，市场机制不完善，缺乏有效的激励和约束机制，导致市场主体协同意愿不强，网络效应未能充分释放。最后，**智慧化应用水平不足**。虽然大数据、人工智能、物联网等技术快速发展，但在多式联运领域的应用仍处于初级阶段，未能有效支撑实时决策、风险预警和智能调度，难以满足智慧交通时代对运输系统响应速度和决策精度的要求。

上述问题的存在，不仅制约了多式联运优势的充分发挥，也影响了我国综合交通运输体系的整体效能。因此，深入研究智慧交通背景下多式联运协同优化问题，具有重要的理论价值和现实紧迫性。本研究的必要性主要体现在：一是**弥补理论短板**。现有研究多集中于单一运输方式或静态网络优化，对多式联运动态协同机制、智能决策支持等方面的系统性研究尚显不足。二是**解决实践难题**。通过理论创新和方法突破，为破解多式联运发展瓶颈提供科学依据和技术支撑，推动交通运输高质量发展。三是**响应国家战略**。契合《交通强国建设纲要》中关于构建现代综合交通运输体系、提升运输系统智能化水平的要求，助力国家重大战略实施。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目的研究价值主要体现在以下三个层面：

在社会价值层面，本项目有助于提升交通运输系统的公共服务水平和可持续发展能力。通过优化多式联运网络和运营组织，可以降低全社会物流成本，提高运输效率，促进资源节约和环境保护。特别是在应对气候变化、推动绿色低碳发展的背景下，发展高效的多式联运是实现“双碳”目标的重要途径。研究成果可为政府制定相关政策提供决策参考，例如在港口枢纽布局、运输方式协调、数据共享标准等方面提出具体建议，促进区域交通一体化发展。此外，提升多式联运的服务质量和可靠性，能够改善民生福祉，增强人民群众的获得感、幸福感，为社会经济发展营造良好的交通环境。

在经济价值层面，本项目具有显著的产业升级和经济增长效应。多式联运作为现代物流的核心环节，其效率直接关系到制造业、商贸业等产业的供应链成本和竞争力。通过本项目的研究，可以开发出一套适用于不同区域、不同货种的协同优化方法和决策支持系统，帮助企业降低物流成本、缩短运输时间、提高市场响应速度。这不仅能够提升传统产业的竞争力，也能够催生新的经济增长点，例如智慧物流解决方案提供商、多式联运数据服务提供商等。同时，研究成果能够推动交通运输产业的技术创新和模式创新，促进产业结构优化升级，为经济高质量发展注入新动能。此外，通过提升运输系统的韧性和应急响应能力，可以在突发事件（如自然灾害、公共卫生事件）中保障关键物资的及时运输，维护经济社会的稳定运行。

在学术价值层面，本项目旨在推动运输经济、物流管理、网络科学、人工智能等学科的交叉融合与理论创新。首先，通过构建多式联运协同优化模型，可以丰富和发展运输网络优化理论，特别是在动态环境、多目标约束下的决策理论。其次，将大数据分析、机器学习等人工智能技术应用于多式联运问题，可以探索智能交通系统的设计原理和应用方法，为相关领域提供新的研究视角和技术工具。再次，通过对典型区域的实证研究，可以验证理论模型的适用性和方法的有效性，并总结不同区域的多式联运发展模式及其演变规律，为比较研究提供素材。最后，本项目的成果将形成一系列高质量学术论文、研究报告和专著，培养一批兼具理论素养和实践能力的交叉学科人才，促进学术交流与合作，提升我国在运输经济领域的国际影响力。

四.国内外研究现状

1.国外研究现状

国外多式联运协同优化研究起步较早，尤其以欧美发达国家为代表，形成了较为系统和深入的理论体系与方法论。早期研究主要集中在单一运输方式的最优路径选择和运输网络布局方面，如/transit/transittimereliability/research/transitnetworkdesign/transitservice/optimization等。随着物流概念的兴起，研究开始关注不同运输方式间的衔接问题，主要涉及港口、铁路与公路枢纽的物理连接和操作流程整合。例如，Schäfer等人对欧洲港口多式联运中转站的运作效率进行了深入研究，分析了闸口设计、作业流程对中转时间的影响。Bichler和Klein则利用仿真技术研究了铁路与公路联运的调度问题，强调了信息共享对提升协同效率的重要性。

进入21世纪，特别是信息技术的快速发展，推动了多式联运协同优化研究的智能化转型。大量研究开始融入运筹学、计算机科学和人工智能等领域的先进方法。在模型构建方面，经典的线性规划、整数规划被广泛应用于多式联运网络的规划与设计，如最小生成树、最大流等算法被用于网络拓扑优化。随后，随着多目标优化理论的成熟，研究人员开始关注运输成本、时间、能耗、碳排放等多目标协同优化问题。例如，Fazelipour等人构建了考虑多式联运网络可靠性的鲁棒优化模型，通过引入不确定性因素，提升了模型在实际应用中的适应性。在方法应用方面，遗传算法、模拟退火、粒子群优化等启发式算法被广泛用于求解复杂的多式联运优化问题，特别是在处理大规模组合优化问题时展现出优势。近年来，随着大数据和机器学习技术的突破，国外研究开始探索基于数据驱动的多式联运协同优化方法。例如，Koster等人利用历史运行数据，通过机器学习预测不同运输方式间的衔接时间，为动态调度提供支持。此外，智能交通系统（ITS）技术被集成到多式联运管理平台中，实现了实时信息共享和协同控制，进一步提升了运输系统的智能化水平。

在政策与实践中，欧美国家形成了较为完善的多式联运支持政策体系。例如，欧盟通过“综合运输政策”和“交通基础设施行动计划”，推动成员国之间多式联运网络的互联互通。美国通过《运输公平法案》等立法，为多式联运发展提供资金支持和制度保障。这些政策措施与学术研究相互促进，共同推动了多式联运理论与实践的进步。然而，国外研究也存在一些局限性：一是模型与实际应用的脱节。许多优化模型过于理想化，难以完全反映复杂多变的现实场景，如政策干预、市场行为等因素往往被简化或忽略。二是数据获取与共享的障碍。虽然ITS技术发展迅速，但跨主体、跨区域的数据共享仍然面临技术标准不统一、隐私保护等难题。三是研究多集中于发达地区的港口和城市枢纽，对发展中国家或欠发达地区多式联运的特殊性问题关注不足。

2.国内研究现状

我国多式联运研究起步相对较晚，但发展迅速，特别是在国家政策的大力推动下，取得了一系列显著成果。早期研究主要借鉴国外经验，聚焦于我国多式联运发展的基础理论和模式探讨。例如，刘伟等人对我国多式联运的现状、问题及发展模式进行了系统分析，提出了“依托主要通道、建设综合枢纽”的发展思路。随后，随着我国高速公路网、高速铁路网建设的快速推进，多式联运网络布局优化成为研究热点。许多学者利用地理信息系统（GIS）和网络分析法（ANP），对我国主要通道的多式联运网络进行了空间优化研究，如京沪通道、长江经济带等多式联运网络的规划与建设。

近十年来，我国多式联运研究呈现出与信息技术深度融合的趋势。在模型构建方面，国内学者将模糊数学、灰色系统理论等引入多式联运优化模型，以处理现实问题中的模糊性和不确定性。例如，王浩等人构建了考虑模糊不确定性的多目标多式联运网络优化模型，提高了模型的实用性。在方法应用方面，国内研究在遗传算法、模拟退火等传统优化算法的基础上，探索了新的优化技术，如免疫算法、蚁群算法等在多式联运调度问题中的应用。特别是在考虑碳排放和环境污染的背景下，多式联运绿色优化成为研究前沿。例如，李强等人建立了考虑碳排放的多式联运路径优化模型，为绿色物流发展提供了理论支持。在实证研究方面，国内学者针对不同区域的多式联运发展特点，开展了大量案例分析，如珠三角、长三角等地区的港口枢纽协同优化、铁水联运、公铁联运等具体模式的研究。

在政策实践方面，我国政府高度重视多式联运发展，出台了一系列政策措施，如《综合交通运输发展规划》、《交通强国建设纲要》等，明确提出要加快构建现代综合交通运输体系，大力发展多式联运。这些政策措施极大地促进了我国多式联运研究的实践性和应用性。同时，我国在多式联运信息化建设方面也取得了显著进展，如国家综合交通运输信息平台、港口物流信息平台等相继建成，为多式联运协同优化提供了数据支撑。然而，国内研究也面临一些挑战：一是理论研究与实际应用仍存在差距。许多研究成果难以直接应用于复杂的现实场景，特别是在跨区域、跨部门的协同机制建设方面缺乏系统性方案。二是数据共享与标准化水平有待提升。虽然信息平台建设取得进展，但数据质量不高、共享机制不健全的问题依然突出，制约了智能化应用的发展。三是高端复合型人才不足。既懂运输经济理论，又掌握大数据、人工智能等技术的复合型人才相对匮乏，影响了研究的深度和广度。

3.研究空白与展望

综合国内外研究现状，可以发现当前多式联运协同优化研究仍存在一些亟待解决的问题和研究空白：

首先，**动态协同机制研究不足**。现有研究多基于静态或准静态模型，对多式联运系统在动态环境下的协同演化规律研究不够深入。例如，在实时路况变化、突发事件发生等情况下，如何实现运输资源的动态调整和跨方式协同，缺乏有效的理论框架和方法支撑。

其次，**智能化决策支持系统有待完善**。虽然大数据、人工智能等技术被应用于多式联运领域，但智能化决策支持系统仍处于初级阶段，难以实现端到端的全程优化和实时决策。例如，在货物路径规划、运力调度、中转管理等方面，系统的智能化水平不高，难以满足智慧交通时代的要求。

再次，**跨区域、跨部门的协同机制不健全**。多式联运涉及多个区域和多个部门，但现有的协调机制往往缺乏强制性和有效性，导致政策冲突、资源分割等问题。例如，在不同区域之间，由于利益诉求不一致，多式联运网络的衔接和整合难以实现；在同一区域内，不同运输方式的协调管理仍存在壁垒。

最后，**绿色低碳协同优化研究需深化**。虽然多式联运在绿色物流中扮演重要角色，但如何将碳排放、环境效益等因素纳入多式联运协同优化模型，并与其他优化目标（如成本、时间）进行平衡，仍需深入研究。特别是在全球气候变化背景下，发展绿色多式联运具有重要的战略意义。

未来研究应重点关注以下方向：一是加强动态协同机制研究，探索基于人工智能的实时优化方法；二是构建智能化决策支持系统，实现多式联运全程优化和实时决策；三是完善跨区域、跨部门的协同机制，推动多式联运网络一体化发展；四是深化绿色低碳协同优化研究，促进多式联运可持续发展。通过这些研究，可以推动多式联运理论创新和方法突破，为构建现代综合交通运输体系提供有力支撑。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在面向智慧交通背景下的多式联运协同优化问题，构建一套理论体系完整、方法科学、应用价值高的研究框架，以解决当前多式联运网络中信息孤岛、资源调度不均、运营效率低下等核心挑战。具体研究目标包括：

第一，构建智慧交通环境下的多式联运协同优化理论框架。在深入分析多式联运系统运行机理和智慧交通特征的基础上，整合复杂网络理论、运筹学、人工智能等多学科理论，构建能够反映多式联运系统动态性、复杂性、协同性的理论模型，明确影响多式联运协同效率的关键因素及其作用机制。

第二，开发面向多式联运协同优化的智能决策支持方法。针对多式联运网络优化中的路径规划、运力调度、资源分配、中转管理等核心问题，研究基于大数据分析、机器学习、强化学习等人工智能技术的智能优化算法，开发能够实现实时数据感知、动态决策支持、多目标协同优化的决策支持系统原型。

第三，建立多式联运协同优化实证分析平台。选择典型区域（如长三角、粤港澳大湾区）作为研究对象，收集多式联运系统的基础数据、运行数据、政策数据等，对所提出的理论框架和智能决策支持方法进行实证检验，分析不同优化策略对运输效率、成本、碳排放等指标的影响，评估方法的实用性和有效性。

第四，提出促进多式联运协同优化的政策建议。基于理论研究、方法开发和实证分析的结果，总结多式联运协同优化的关键成功因素和面临的挑战，针对信息共享、市场机制、政策协调等方面的问题，提出具体的政策建议，为政府部门制定相关政策措施提供参考，推动我国多式联运向更智能、更高效、更绿色的方向发展。

2.研究内容

本项目围绕上述研究目标，将开展以下四个方面内容的研究：

（1）智慧交通环境下的多式联运系统运行机理与协同模式研究

本部分旨在深入理解智慧交通环境下多式联运系统的运行特点和发展趋势，分析影响多式联运协同效率的关键因素。具体研究问题包括：

*智慧交通环境下多式联运系统的时空动态特性是什么？如何量化描述不同运输方式间的时空互补性与竞争性？

*信息技术（如物联网、大数据、人工智能）如何改变多式联运系统的运行模式和管理方式？其对协同优化的影响机制是什么？

*多式联运网络中存在哪些典型的协同模式？不同协同模式的适用条件和优劣势是什么？

*影响多式联运协同效率的内部因素（如网络结构、运营流程、技术装备）和外部因素（如政策环境、市场需求、市场竞争）有哪些？其作用机制如何？

*假设：智慧交通技术能够显著提升多式联运系统的信息透明度和实时响应能力，从而促进跨方式的协同优化；多式联运网络的拓扑结构和节点功能布局对协同效率具有决定性影响；市场机制与政府调控的有机结合是形成有效协同模式的关键。

本部分研究将采用文献研究、系统分析、案例分析等方法，为后续的理论模型构建提供基础。

（2）多式联运协同优化理论模型与智能算法研究

本部分旨在构建能够反映智慧交通环境下多式联运系统动态协同特性的理论模型，并开发相应的智能优化算法。具体研究问题包括：

*如何构建考虑实时路况、货物属性、中转时间、运力约束等多因素影响的多式联运网络协同优化模型？模型应如何体现不同运输方式间的衔接与协同？

*如何将多目标优化理论应用于多式联运协同优化问题？需要考虑哪些关键目标（如总运输成本、总运输时间、碳排放量、网络可靠性）？如何平衡这些目标之间的冲突？

*如何利用大数据分析和人工智能技术解决多式联运协同优化模型中的计算复杂性难题？可以采用哪些机器学习或强化学习算法进行路径预测、运力调度、动态定价等？

*如何设计智能决策支持系统的架构？如何实现多式联运数据的实时采集、处理、分析与可视化？

*假设：基于多目标优化理论的模型能够有效刻画多式联运协同优化的复杂决策环境；深度学习等人工智能技术能够从历史数据中学习到多式联运系统的动态规律，并生成高质量的优化方案；智能决策支持系统能够显著提升多式联运运营管理的效率和决策水平。

本部分研究将采用数学建模、算法设计、计算机仿真等方法，重点突破多目标动态优化和人工智能技术应用两大技术难点。

（3）多式联运协同优化实证分析与平台开发

本部分旨在选择典型区域，对所提出的理论模型和智能算法进行实证检验，并开发决策支持系统原型。具体研究问题包括：

*如何获取和处理多式联运系统的真实数据？如何评估数据的质量和完整性？如何构建数据共享机制？

*如何将理论模型和智能算法应用于具体的多式联运网络？模型的参数如何根据实际情况进行标定？

*不同的优化策略对多式联运系统的运输效率、成本、碳排放等指标有何影响？如何评估优化效果？

*智能决策支持系统在实际应用中面临哪些挑战？如何进行系统测试和性能评估？

*假设：实证分析能够验证理论模型和智能算法的有效性和实用性；典型区域的案例分析能够揭示多式联运协同优化的普遍规律和特殊性问题；开发的智能决策支持系统能够为多式联运企业或管理部门提供有效的决策支持。

本部分研究将采用计量经济分析、系统仿真、案例研究、软件工程等方法，重点解决模型应用和系统开发中的实际问题。

（4）促进多式联运协同优化的政策机制与建议研究

本部分旨在基于理论研究、方法开发和实证分析的结果，提出促进多式联运协同优化的政策建议。具体研究问题包括：

*如何完善多式联运网络规划与建设的协调机制？如何推动不同运输方式的设施设备互联互通？

*如何建立有效的多式联运信息共享平台？如何解决数据标准不统一、信息孤岛等问题？

*如何设计合理的市场机制和价格形成机制？如何激励市场主体参与多式联运协同？

*政府在多式联运协同优化中应扮演什么样的角色？如何制定有效的政策工具（如财政补贴、税收优惠、法律法规）？

*如何提升公众对多式联运的认知度和接受度？如何推动多式联运与城市交通、产业发展等的深度融合？

*假设：通过建立跨区域、跨部门的协同机制，能够有效解决多式联运发展中的协调难题；完善的市场机制和价格形成机制能够激发市场主体的协同意愿；政府的有效政策引导和规制能够推动多式联运协同优化朝着预期方向发展。

本部分研究将采用政策分析、比较研究、专家咨询等方法，重点提出具有针对性和可操作性的政策建议，为推动我国多式联运高质量发展提供决策参考。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法

本项目将采用理论分析与实证研究相结合、定性研究与定量研究相补充、多学科交叉的方法，系统开展面向智慧交通背景下的多式联运协同优化理论与实证研究。具体研究方法包括：

（1）文献研究法：系统梳理国内外关于多式联运、运输网络优化、智慧交通、人工智能等相关领域的理论文献、实证研究和政策文件，深入分析现有研究的成果、不足和发展趋势，为本项目的研究设计提供理论基础和参照系。重点关注多式联运协同优化的模型构建方法、求解算法、实证案例和政策机制等方面的研究进展。

（2）系统分析法：运用系统思维，将多式联运系统视为一个由基础设施、运输工具、运营管理、信息平台、政策环境等多个子系统构成的复杂巨系统，分析各子系统之间的相互作用关系以及系统整体运行的规律和特点。识别影响多式联运协同效率的关键要素和核心问题，为构建理论框架和设计研究方案提供系统层面的视角。

（3）数学建模与优化理论：基于运筹学、图论、网络科学等多学科理论，针对多式联运协同优化的核心问题，构建数学规划模型（如线性规划、整数规划、混合整数规划、模糊规划、灰色规划等）或多目标优化模型，以量化描述多式联运网络的运行特性、优化目标和约束条件。研究适用于求解复杂多式联运优化问题的启发式算法（如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、蚁群算法等）和智能优化算法（如基于机器学习、深度学习、强化学习的算法等），为智能决策支持提供方法支撑。

（4）大数据分析与机器学习方法：利用大数据技术对多式联运系统产生的海量、高维、动态数据进行采集、清洗、存储和分析。运用统计分析、数据挖掘、机器学习等方法，挖掘多式联运系统的运行规律、预测未来趋势、评估系统状态。例如，利用回归分析、时间序列模型预测运输需求和中转时间；利用聚类分析识别多式联运协同模式；利用神经网络模型进行路径规划；利用强化学习模型实现动态调度决策。

（5）仿真模拟法：构建多式联运系统仿真平台，将理论模型、优化算法和实际数据进行整合，模拟不同场景下多式联运系统的运行状态和协同效果。通过仿真实验，检验理论模型的合理性和优化算法的有效性，评估不同政策干预措施对系统性能的影响，为理论深化和方法改进提供依据。

（6）实证研究法：选择具有代表性的典型区域（如长三角、粤港澳大湾区）作为研究案例，收集该区域的多式联运基础数据（网络拓扑、设施参数）、运行数据（运输量、运行时间、成本）、政策数据等。运用计量经济学模型、结构方程模型等方法，对多式联运协同优化的理论模型和智能算法进行实证检验，分析不同因素对多式联运协同效率的影响程度，评估优化策略的实际效果。

（7）案例研究法：深入分析国内外多式联运协同优化的成功案例和失败案例，总结其经验教训，提炼可供借鉴的模式和机制。通过对典型案例的深入剖析，验证理论模型的解释力和实践指导意义，为提出针对性的政策建议提供实证支持。

（8）政策分析法：基于理论研究成果、实证分析结果和案例研究经验，运用规范分析与实证分析相结合的方法，系统分析当前多式联运协同发展面临的政策挑战，评估现有政策的效果，提出改进政策设计的建议。借鉴国内外相关政策的经验，设计促进多式联运协同优化的政策工具箱。

数据收集方面，将采用多种渠道获取数据，包括：公开统计数据（如交通运输部、国家统计局、地方交通运输部门发布的统计数据）、企业运营数据（通过与多式联运企业合作获取）、政府政策文件、学术文献、问卷调查、实地访谈等。数据收集将注重数据的真实性、准确性和时效性，并确保数据使用的合规性。

数据分析方面，将采用多种分析方法，包括：描述性统计分析、回归分析、方差分析、结构方程模型、系统动力学模型、机器学习算法（如线性回归、支持向量机、决策树、神经网络、深度学习模型等）、强化学习算法等。数据分析将结合定量分析与定性分析，注重结果的可解释性和政策启示。

2.技术路线

本项目的技术路线遵循“理论构建-方法开发-实证检验-政策建议”的研究逻辑，分阶段、有步骤地推进研究工作。具体技术路线如下：

（1）第一阶段：理论框架与模型构建（第1-6个月）

***步骤1.1：**文献回顾与问题识别。系统梳理国内外相关文献，明确研究现状、研究空白和研究问题。

***步骤1.2：**理论基础梳理。整合复杂网络理论、运筹学、人工智能等多学科理论，为构建理论框架提供支撑。

***步骤1.3：**多式联运系统运行机理分析。采用系统分析法，深入分析智慧交通环境下多式联运系统的运行特点、协同模式及影响因素。

***步骤1.4：**多式联运协同优化理论框架构建。基于理论基础和运行机理分析，构建能够反映动态协同特性的理论框架。

***步骤1.5：**多式联运协同优化模型初步构建。针对路径规划、运力调度等核心问题，初步构建数学规划模型或多目标优化模型。

***步骤1.6：**研究方案细化。根据理论框架和模型构建情况，细化后续研究内容和方法，制定详细的研究计划。

（2）第二阶段：智能算法与系统开发（第7-18个月）

***步骤2.1：**多式联运协同优化模型完善。根据理论框架和初步模型的经验反馈，完善模型的结构和参数。

***步骤2.2：**智能优化算法研究与设计。研究适用于多式联运协同优化问题的智能优化算法，并进行算法设计与改进。

***步骤2.3：**大数据分析方法研究。研究适用于多式联运大数据分析的方法，如数据预处理、特征工程、机器学习模型等。

***步骤2.4：**智能决策支持系统架构设计。设计智能决策支持系统的整体架构，包括数据层、模型层、应用层等。

***步骤2.5：**智能决策支持系统核心功能开发。开发系统的核心功能模块，如数据管理模块、模型库模块、优化求解模块、可视化模块等。

***步骤2.6：**仿真平台搭建。搭建多式联运系统仿真平台，用于模型验证和算法测试。

（3）第三阶段：实证分析与平台测试（第19-30个月）

***步骤3.1：**典型区域数据收集与处理。选择典型区域，收集多式联运相关数据，并进行清洗、整合和预处理。

***步骤3.2：**模型参数标定与验证。利用典型区域数据，对多式联运协同优化模型进行参数标定和验证。

***步骤3.3：**智能算法实证测试。在仿真平台和典型区域数据上，对智能优化算法进行测试和性能评估。

***步骤3.4：**智能决策支持系统测试。对开发的智能决策支持系统进行功能测试、性能测试和用户测试。

***步骤3.5：**优化策略实证评估。基于实证测试结果，评估不同优化策略对多式联运系统性能的影响。

***步骤3.6：**系统改进与完善。根据实证测试结果，对模型、算法和系统进行改进和完善。

（4）第四阶段：政策建议与成果总结（第31-36个月）

***步骤4.1：**多式联运协同优化政策机制分析。分析当前政策环境，识别政策瓶颈，提出政策改进方向。

***步骤4.2：**政策建议提出。基于理论研究成果、实证分析结果和案例研究经验，提出促进多式联运协同优化的具体政策建议。

***步骤4.3：**研究成果总结与论文撰写。系统总结研究过程、研究方法、研究结论和政策建议，撰写研究报告和学术论文。

***步骤4.4：**成果推广与应用。通过学术会议、政策咨询、成果展示等方式，推广研究成果，推动成果转化应用。

在整个研究过程中，将建立项目团队内部的定期沟通机制和外部专家咨询机制，确保研究方向的正确性和研究质量的可靠性。同时，将根据研究进展和实际情况，对技术路线进行动态调整，以保证研究目标的顺利实现。

七．创新点

本项目在理论、方法和应用层面均具有显著的创新性，旨在为智慧交通背景下的多式联运协同优化提供新的视角、新的工具和新的解决方案。

（1）理论创新：构建动态协同的多式联运系统理论框架

现有研究多侧重于静态或准静态的多式联运网络优化，对系统运行过程中的动态演化、实时协同机制关注不足。本项目的主要理论创新在于，立足于智慧交通环境下多式联运系统的实时性、不确定性和复杂性特征，构建一个能够全面刻画系统动态协同过程的理论框架。具体创新点包括：

第一，整合复杂网络理论与系统动力学思想，将多式联运系统视为一个具有自组织、自适应能力的复杂适应系统。该框架不仅关注网络结构对协同效率的基础性影响，更强调节点（枢纽、场站）之间、方式之间以及人（管理者、用户）与系统之间的实时信息交互、行为互动和功能耦合，揭示多式联运系统在动态环境下的协同演化规律。这突破了传统静态优化模型的局限，能够更真实地反映智慧交通时代多式联运系统的运行特性。

第二，将绿色低碳理念深度融入多式联运协同优化的理论基础中。在构建协同优化模型时，不仅考虑传统的成本、时间目标，更将碳排放、能源消耗、环境污染等环境效益指标作为核心优化目标或重要约束条件，研究多式联运系统在追求经济效益的同时实现绿色可持续发展的理论内涵和实现路径。这为构建环境友好型的综合交通运输体系提供了理论支撑。

第三，探索基于行为经济学理论的多式联运协同激励机制设计。分析多式联运参与主体的决策行为特征，如风险偏好、信任机制、信息不对称等，研究如何设计有效的激励措施（如价格激励、信息激励、合作激励）来克服“搭便车”行为，促进市场主体之间的协同合作，形成稳定的协同关系。这弥补了现有理论在解释微观主体协同行为上的不足。

（2）方法创新：研发人工智能驱动的多式联运协同优化方法

在方法层面，本项目着力将前沿的人工智能技术与多式联运优化问题相结合，开发一系列智能化、自适应的优化方法，这是本项目的重要创新点。具体创新点包括：

第一，提出基于深度强化学习的动态多式联运调度决策方法。针对多式联运系统中运力需求、路况信息、货物状态等的高度动态性，利用深度强化学习技术，构建能够与环境实时交互、自主学习并做出最优调度决策的智能体。该智能体能够根据实时获取的信息，动态调整运输路径、中转方案、资源分配等，实现端到端的智能协同优化，这超越了传统优化算法在处理复杂动态环境中的能力。

第二，开发融合时空大数据分析的多式联运协同预测与规划模型。利用地理信息系统（GIS）、物联网（IoT）、大数据分析等技术，构建多式联运系统的时空大数据平台，运用时空统计模型、图神经网络（GNN）、长短期记忆网络（LSTM）等先进的机器学习算法，实现对运输需求、中转时间、网络拥堵等关键因素的精准预测，并基于预测结果进行多目标协同路径规划和资源预调度，提高规划的准确性和前瞻性。

第三，研究基于可解释人工智能（XAI）的多式联运优化决策支持方法。在开发智能优化算法的同时，关注算法决策过程的透明度和可解释性。利用XAI技术（如LIME、SHAP等），对人工智能模型的决策结果进行解释，帮助管理者理解优化方案背后的逻辑，增强对智能系统的信任，提高决策的科学性和合理性。

第四，构建多目标进化算法与机器学习混合优化模型。针对多式联运协同优化中多目标之间的复杂权衡关系，设计一种混合优化模型，将多目标进化算法（如NSGA-II、MOEA/D）用于全局搜索和产生多样化的帕累托前沿解集，同时利用机器学习模型（如支持向量回归、随机森林）来学习不同目标之间的非线性关系，辅助算法进行更高效的搜索和收敛，提高求解效率和解的质量。

（3）应用创新：构建智慧多式联运协同优化决策支持系统与应用示范

本项目的应用创新在于，不仅提出理论和方法，更致力于开发实用的智能决策支持系统，并在典型区域进行应用示范，推动研究成果的转化落地。具体创新点包括：

第一，开发集成多式联运实时信息、智能优化模型和可视化决策支持的一体化平台。该平台能够整合来自不同运输方式、不同管理部门的数据，实现多式联运信息的实时共享和统一管理；内置多种智能优化模型和算法库，根据用户需求快速生成协同优化方案；通过可视化界面，直观展示网络状态、运行效率、优化效果等信息，为管理者提供强大的决策支持工具。

第二，在典型区域开展多式联运协同优化应用示范。选择具有代表性的区域（如长三角、粤港澳大湾区），与当地交通运输管理部门、多式联运企业合作，将开发的智能决策支持系统应用于实际的运输组织、资源调度和应急响应中。通过应用示范，检验系统的实用性和有效性，收集实际运行数据，进一步验证和改进理论模型、优化方法和系统功能。

第三，提出基于数据驱动的多式联运协同治理模式和政策建议。通过实证分析和应用示范，总结智慧多式联运协同优化的成功经验和关键要素，研究如何利用信息技术和数据共享机制，构建政府、市场、社会多元主体参与的协同治理模式。基于此，提出一套针对性强、可操作性的政策建议，包括完善数据共享标准、健全市场机制、优化政策协调、加强人才培养等方面的措施，为推动我国多式联运高质量发展提供实践指导。

综上所述，本项目在理论框架、优化方法、决策支持和治理模式等方面均具有显著的创新性，有望为解决我国多式联运发展中的关键问题提供有力的理论支撑和技术保障，具有重要的学术价值和广阔的应用前景。

八．预期成果

本项目预期在理论、方法、实践和人才培养等方面取得一系列创新性成果，为智慧交通背景下的多式联运协同优化提供系统性解决方案，并推动相关领域的学术进步和实践发展。

（1）理论成果

第一，构建一套系统、完整的多式联运协同优化理论框架。该框架将整合复杂网络理论、系统动力学、人工智能等多学科理论，全面刻画智慧交通环境下多式联运系统的动态协同特性、演化规律和影响因素。理论成果将以高水平学术论文、研究专著等形式呈现，为多式联运协同优化研究提供新的理论视角和分析工具，深化对多式联运系统运行机理的科学认识。

第二，发展一系列基于人工智能的多式联运协同优化模型和算法。预期提出能够有效处理多目标、动态性、不确定性等多式联运协同优化问题的数学规划模型、智能优化算法（如深度强化学习模型、时空数据挖掘模型、混合优化模型等）。这些模型和算法将超越传统优化方法的能力，更适应智慧交通环境下的实时决策和复杂协同需求，为相关领域的理论研究提供方法论支撑。

第三，揭示智慧交通环境下多式联运协同优化的关键机制和影响因素。通过理论分析和实证检验，预期阐明信息技术（如大数据、人工智能）对多式联运协同效率的作用机制，识别影响多式联运协同优化的关键内部因素（如网络结构、运营流程、技术装备）和外部因素（如政策环境、市场需求、市场竞争），为理解和提升多式联运协同效率提供理论依据。

（2）实践应用价值

第一，开发一套实用的智慧多式联运协同优化决策支持系统。预期完成一个集成多式联运实时信息、智能优化模型和可视化决策支持功能的一体化平台。该系统将具备数据管理、模型求解、方案生成、效果评估、动态预警等功能，能够为多式联运企业、交通运输管理部门、港口枢纽等用户提供决策支持，提升多式联运系统的运行效率和管理水平。

第二，提出一套促进多式联运协同优化的政策建议。基于理论研究成果、实证分析结果和案例研究经验，预期形成一份关于促进多式联运协同发展的政策建议报告。报告将针对信息共享、市场机制、政策协调、基础设施建设、人才培养等方面的问题，提出具体的、可操作的政策建议，为政府部门制定相关政策提供参考，推动我国多式联运向更智能、更高效、更绿色的方向发展。

第三，在典型区域形成可复制、可推广的多式联运协同优化应用示范案例。预期在选择的典型区域（如长三角、粤港澳大湾区）成功应用开发的智能决策支持系统，并取得显著的优化效果。通过应用示范，验证研究成果的实用性和有效性，总结成功经验和关键要素，形成一套可复制、可推广的多式联运协同优化实施路径，为其他地区推进多式联运协同发展提供借鉴。

第四，提升我国多式联运的国际竞争力。通过本项目的研究成果，预期能够提升我国在多式联运协同优化领域的理论水平和技术创新能力，推动我国多式联运向高端化、智能化、绿色化发展，增强我国在全球综合交通运输体系中的竞争力，为实现交通强国目标做出贡献。

（3）人才培养与社会效益

第一，培养一批兼具理论素养和实践能力的多式联运协同优化专业人才。项目执行过程中，将吸纳和培养研究生、博士后等高层次人才，通过参与本项目的研究工作，提升他们在多式联运理论、优化方法、人工智能技术、实证研究等方面的能力，为我国多式联运领域输送优秀人才。

第二，推动多式联运相关领域的学术交流和合作。项目将积极开展国内外学术会议、研讨会、合作研究等活动，促进学术交流和思想碰撞，提升我国在多式联运领域的学术影响力，推动形成开放、合作的学术生态。

第三，提升公众对多式联运的认知度和接受度。通过项目成果的推广和应用，向公众普及多式联运知识，宣传多式联运的优势，引导公众选择绿色、低碳、高效的出行方式，为构建绿色低碳交通运输体系营造良好的社会氛围。

综上所述，本项目预期取得一系列具有理论创新性、实践应用价值和显著社会效益的成果，为我国多式联运高质量发展提供有力支撑，并为推动全球综合交通运输体系的智能化、协同化发展贡献中国智慧和中国方案。

九.项目实施计划

（1）项目时间规划与任务分配

本项目总研究周期为三年，共分为四个阶段，具体时间规划与任务分配如下：

第一阶段：理论框架与模型构建（第1-6个月）

***任务分配：**项目团队将组建核心研究小组，明确分工，包括理论建模组、方法开发组、数据准备组。理论建模组负责文献回顾、多式联运系统运行机理分析，并初步构建协同优化理论框架和数学模型；方法开发组负责研究智能优化算法和大数据分析方法，并进行初步算法设计与模型试算；数据准备组负责制定数据收集方案，开始收集典型区域的多式联运基础数据、运行数据和政策数据，并进行初步整理。同时，与项目首席专家进行深入沟通，确定研究细节，完成研究方案的细化与论证。

***进度安排：**第1个月完成文献综述和问题识别；第2-3个月完成理论基础梳理和运行机理分析；第4-5个月完成理论框架构建和模型初步构建；第6个月完成研究方案细化、专家论证和项目启动会。

第二阶段：智能算法与系统开发（第7-18个月）

***任务分配：**此阶段由方法开发组、系统开发组和技术支持组负责。方法开发组将根据第一阶段成果，完善数学模型，深化智能优化算法研究，特别是深度强化学习和时空数据分析方法；系统开发组负责设计智能决策支持系统的整体架构，并进行核心功能模块（数据管理、模型库、优化求解、可视化）的编码开发；技术支持组负责搭建仿真平台，进行软硬件环境配置和测试。同时，加强与国际合作，引进先进技术理念。

***进度安排：**第7-9个月完成模型完善和智能算法设计；第10-12个月进行算法初步编码与单元测试；第13-15个月完成系统核心模块开发与集成；第16-18个月进行系统联调测试和初步性能评估。

第三阶段：实证分析与平台测试（第19-30个月）

***任务分配：**由实证研究组、应用示范组和数据分析组负责。实证研究组负责制定详细的实证研究方案，选择典型区域进行实地调研，收集全面的多式联运数据；应用示范组负责与典型区域相关政府部门和企业建立合作关系，推动智能决策支持系统落地应用；数据分析组负责利用收集的数据对理论模型、智能算法进行实证检验，评估优化策略效果，并对系统进行测试反馈。

***进度安排：**第19个月完成实证研究方案设计和数据收集启动；第20-24个月完成典型区域数据收集、处理和模型参数标定；第25-28个月进行算法实证测试和系统功能测试；第29-30个月完成系统改进、优化策略评估和专家评审。

第四阶段：政策建议与成果总结（第31-36个月）

***任务分配：**由政策研究组和成果总结组负责。政策研究组基于理论成果、实证结果和案例研究，分析现有政策机制，提出促进多式联运协同发展的政策建议；成果总结组负责系统梳理研究过程、研究方法、研究结论，撰写研究报告、学术论文和专著；同时，筹备项目结题会，进行成果汇报与交流。

***进度安排：**第31个月完成政策机制分析和政策建议初稿；第32-34个月完成成果总结报告和学术论文撰写；第35-36个月完成项目结题准备和成果推广工作，包括政策建议最终稿定稿、组织结题评审会、准备成果展示材料等。

（2）风险管理策略

本项目在实施过程中可能面临以下风险，将采取相应的管理措施：

第一，数据获取风险。多式联运涉及多个主体和部门，数据共享壁垒和隐私保护要求可能影响数据获取的完整性和及时性。**应对策略**：提前与数据提供方沟通协调，签订数据共享协议，采用数据脱敏和加密技术保障数据安全；开发灵活的数据整合工具，兼容不同格式和标准的数据；建立数据应急获取机制，在关键数据缺失时，通过购买或合作方式补充数据源。

第二，技术实现风险。人工智能算法的复杂性和不确定性可能导致模型收敛困难、计算效率低下，系统开发过程中可能出现技术瓶颈。**应对策略**：组建高水平技术团队，加强技术预研和算法测试；采用模块化开发方法，分阶段实现系统功能；建立技术交流机制，定期组织技术研讨，及时解决技术难题；引入外部技术专家咨询，提供技术指导。

第三，进度延误风险。多式联运涉及面广，协调难度大，可能导致项目进度滞后。**应对策略**：制定详细的项目进度计划，明确各阶段任务和时间节点；建立动态监控机制，定期跟踪项目进展，及时预警和干预；优化资源配置，确保关键任务得到优先保障；加强团队沟通协调，及时解决跨部门、跨区域合作问题。

第四，研究成果转化风险。多式联运协同优化研究成果可能因缺乏有效的推广和应用机制而难以转化为实际生产力。**应对策略**：建立产学研用合作机制，与多式联运企业、行业协会、政府部门等合作，推动成果转化；开发用户友好的系统接口和培训材料，降低应用门槛；建立成果转化评估体系，跟踪应用效果，持续优化系统功能；通过政策宣讲、案例推广等方式，提升成果应用价值认知。

第五，政策环境变化风险。国家关于交通运输、数据共享、智能交通等方面的政策调整可能影响项目研究方向和实施路径。**应对策略**：密切关注政策动态，及时调整研究内容和应用方向；加强与政策制定部门的沟通，确保研究符合政策导向；在政策风险较大的领域，开展前瞻性研究，为政策调整提供技术储备。

十.项目团队

（1）项目团队成员的专业背景与研究经验

本项目团队由来自国内多所高校、研究机构及产业界的高端人才组成，成员涵盖运输经济、系统工程、数据科学、人工智能、交通规划与管理等多个学科领域，具有深厚的理论基础和丰富的实践经验，能够为项目的顺利实施提供全方位的专业支撑。

项目首席科学家张教授，长期从事运输经济与物流管理研究，主持完成多项国家级重大科研项目，在多式联运网络优化、智能物流系统等方面取得系列创新成果，发表高水平学术论文50余篇，出版专著3部。在智慧交通和人工智能技术在运输领域应用方面具有前瞻性研究视角，曾作为负责人承担国家自然科学基金重点项目“面向综合交通运输体系优化的多式联运协同优化理论与方法研究”，积累了丰富的项目管理和成果转化经验。

项目副首席专家李研究员，在复杂网络理论与系统动力学应用方面具有深厚造诣，擅长多目标决策分析，在多式联运协同优化模型构建和仿真模拟方面具有独到见解，曾在国际顶级期刊发表多篇研究论文，并参与制定国家“十四五”交通运输发展规划。在多式联运实证研究方面经验丰富，主导完成的“长三角区域多式联运协同优化应用示范项目”获得省部级科技进步奖。

核心成员王博士，专注于人工智能在交通运输领域的应用研究，在深度强化学习、时空数据分析等方面取得系列突破性进展。曾参与开发面向城市交通拥堵治理的智能决策支持系统，并在国际人工智能与交通大会作主旨报告。在项目团队中负责智能优化算法研发和系统实现，具有扎实的编程能力和创新思维，在国内外核心期刊发表多篇高水平论文，并拥有多项发明专利。

核心成员赵教授，长期从事运输系统工程与物流规划研究，在港口物流、铁水联运等领域有深入研究，主持完成“基于多式联运协同优化的综合交通运输体系效率提升研究”等多项省部级课题，研究成果广泛应用于实际工程项目。在政策分析方面具有丰富经验，为国家和地方制定运输发展规划提供决策支持。

数据科学团队负责人刘研究员，在交通运输大数据分析与可视化方面具有深厚积累，擅长利用数据挖掘技术解决实际运输问题，曾参与“基于大数据的货运需求预测与路径优化”项目，为物流企业降本增效提供重要决策依据。团队负责多式联运数据收集与处理，构建数据平台，并利用数据挖掘和机器学习方法进行需求预测、路径规划、资源调度等研究，为项目提供数据支撑。

技术实现团队负责人孙工程师，具有丰富的智能交通系统开发经验，在系统架构设计、软件工程、嵌入式系统等方面具有深厚造诣，曾主导多个大型交通信息化的项目建设。团队负责智能决策支持系统的软硬件开发，包括数据库设计、接口开发、系统集成等，为项目提供技术保障。

政策研究团队负责人吴博士，长期从事交通运输政策分析与评估研究，在多式联运协同治理、物流政策体系优化等方面具有深入研究，主持完成多项国家级政策研究项目，出版专著《交通运输政策分析与评估》，在核心期刊发表多篇政策论文，对国家政策有深刻理解。

团队成员均具有博士学位，拥有多年科研经历，在相关领域发表了多篇高水平学术论文，并参与了多项国家级、省部级科研项目。团队成员之间具有良好的合作基础，共同承担过多个重大科研课题，形成了紧密的学术交流和合作网络。团队成员具有高度