智能交通的资源调度文献综述

智能交通系统（IntelligentTransportationSystems，ITS）作为解决城市交通拥堵、提高交通效率、保障交通安全的有效手段，近年来发展迅速。

而资源调度作为智能交通系统的核心问题之一，其研究对于提高交通系统整体运行效率、缓解交通拥堵、提升交通安全水平具有重要意义。

本文首先介绍了智能交通系统和资源调度的相关概念，并概述了其研究意义；接着，从交通数据采集与处理、交通流预测、优化算法、车路协同技术等方面梳理了智能交通资源调度关键技术的研究现状；随后，重点围绕交通信号控制、拥堵疏导与路径规划、停车诱导与管理、公共交通调度与管理等典型应用场景，对现有研究成果进行了详细分析和比较；进一步，对近年来出现的基于数学规划、启发式算法、机器学习等方法的智能交通资源调度模型和算法进行了归纳总结；最后，对智能交通资源调度研究的未来发展趋势进行了展望。

关键词：智能交通系统；资源调度；交通流预测；优化算法；车路协同

#1.1研究背景
随着城市化进程的加快，城市交通问题日益严峻，交通拥堵、交通事故、环境污染等问题严重影响着人们的出行体验和城市的可持续发展。

传统的交通管理方式已经难以满足日益增长的交通需求。

为解决这些问题，智能交通系统(IntelligentTransportationSystems,ITS)应运而生。

ITS通过应用先进的信息技术、通信技术、传感器技术、控制技术等，对交通信息进行实时采集、传输、处理和分析，实现对交通流的动态调控，从而提高交通效率、保障交通安全、减少环境污染。

#1.2资源调度问题
资源调度是智能交通系统中的一个核心问题，其目标是根据交通需求和交通资源状况，对交通资源进行合理分配和优化调度，以达到提高交通效率、缓解交通拥堵、保障交通安全的목표。

智能交通资源调度涉及到的资源包括道路资源、车辆资源、停车资源、充电桩资源等等。