4.4 智慧决策技术

如果说智能交通的实质是用计算机和网络取代传统的手工流程操作，智慧交通的实质则是用智慧技术取代传统的某些需要人工判别和决断的任务，并达到最优化。可见决策技术是智慧交通系统与智能交通系统之间的最大不同和本质区别，也是智慧交通系统中最重要的技术之一。

4.4.1 决策技术发展过程及现状

如表4-4所示，早期的决策主要采用人工决策的方式，利用人脑进行决策，随着计算机技术和应用的发展，科学计算、数据处理、管理信息系统以及运筹学和管理科学等，为决策支持系统的形成打下了基础。决策支持系统（Decision Support System，DSS）是20世纪80年代迅速发展起的新型计算机学科。20世纪70年代初由美国Morton在《管理决策系统》一文中首先提出决策支持系统的概念。

最初的决策支持技术利用专家系统，预先把专家（决策者）的建模经验整理成计算机表示的知识，组织在知识库中，并用称为推理机的一组程序来模拟决策专家的思维推理，形成一个智能的部件。之后诞生了基于机器学习的DSS，由于其能自动获取知识，在一定程度上能解决专家系统中知识获取“瓶颈”问题[27]。第三阶段，智能决策支持系统、数据仓库、数据挖掘等技术陆续出现，极大丰富了决策支持技术。

表4-4 决策技术发展历程及典型技术

4.4.2 智慧决策关键技术

传统的决策支持系统（DSS）采用各种定量模型，对半结构化和非结构化决策问题提供支持，实际上支持的仅仅是决策过程中结构化和具有明确过程性的部分。随着决策环境日趋复杂，传统DSS在决策支持中的局限性也日趋突出[28]。

DSS采用静态模型，通过模型对数据进行操作，要求决策者不仅具有决策问题领域知识，还要有数据和模型的相关知识，系统在决策支持中的作用是被动的，不能根据决策环境的变化提供主动支持。

DSS是在决策者的主导下采用模型求解，要求决策问题具有过程性和明确的可计算性，对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持。

DSS以定量数学模型为基础，对决策中常见的定性问题、模糊问题和不确定性问题缺乏相应的支持手段。

随着传统的决策支持系统难以适应智慧交通系统的需要，未来在智慧交通领域，需要有新的智慧决策支持系统（IDSS）。

智慧决策支持系统的诞生主要基于人工智能技术的迅速发展，人工智能（AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。目前人工智能应用于智慧交通决策领域已有很多应用。

无人驾驶当属智慧决策系统最为典型的应用之一。无人驾驶汽车采用的智慧决策系统，可在搜集信息的基础上，自动规划路线，自动起动，自动避开障碍，自动通过红绿灯等。目前美国的谷歌无人驾驶汽车、中国百度无人驾驶汽车、英国的Lutz Pathfinder无人驾驶汽车等诸多类型无人驾驶汽车都在进行上路测试。

而在轨道交通领域，北京地铁燕房线作为中国首条自主研发的全自动运行示范线路，列车每天清晨自动唤醒、自检、出库，到站后发车、行驶，停靠站、折返，结束运营后自动回库、自动洗车和自动休眠，各项任务均由列车自行完成，不需要人为操控。列车配备了电子眼，运行中若检测到前方轨道有异常情况，车辆可在智慧决策系统的作用下自发做出判断决策，在1秒内自行制动，确保安全。由于列车不需要人工操作，可有效降低运行误差，使列车运行更加平稳顺畅，乘客也能获得更好的乘车体验。此外全自动运行系统可以减少10%～15%的能源消耗，从而节约资源、减少排放并降低成本。