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平凡而執著的科研人

2022-05-30 10:48:04李文博
科學中國人·下旬刊 2022年7期
關鍵詞:優化

李文博

“一個平平無奇,沒有什么特別之處的人”——朱寧這樣評價自己。如果單從人生軌跡甚至是從業余愛好來看,似乎確實如此。從懵懂稚嫩的學生到成為天津大學管理與經濟學部信息管理與管理科學系教授,一路走來,朱寧沒有過于坎坷的經歷,沒有十分傳奇的際遇,主要研究的方向是當下十分尋常的交通與物流系統中的運營管理與優化問題,工作之余最常做的也不過是照顧家庭或與朋友相聚。但有一個最重要的點值得被提及,那就是——朱寧是個執著的人,執著地追求真正熱愛的事業,執著地迎難而上,執著地攀登不止。這,正是千千萬萬科研人最質樸,也最珍貴的精神品質。

放棄與堅持

2003年,已經為會計學費盡心思整整一年的朱寧選擇了放棄,決心尋找自己真正感興趣的方向。他坦言:“當年我長期處于一種‘學不進去的狀態,會計學專業課成績很糟糕,這門學科大概不適合我。”那一年,朱寧在西安理工大學大一全校成績排名是前8%,符合學校規定的學院內轉專業條件,他抓住這一機會來到更感興趣的信息管理與信息系統專業學習。此時正是中國互聯網發展的探索成長期,信息化領域發展呈現欣欣向榮之態,年輕、潮流且充滿了無數發展可能的知識體系深深吸引著朱寧一路向上攀登。

朱寧也曾有過科研之外的其他嘗試。

經過碩士前兩年的學習,朱寧已經可以在社會中謀求一份薪資不菲的工作。因此在進入博士學習階段之前,他有近一年的時間都在為某軟件外包公司編寫程序。起初他還志趣高昂,工作做得津津有味,然而時間一長,朱寧發現根據市場導向編寫程序并非他所擅長的,也并非他所感興趣的:“在編寫程序這件事上,我做得不算特別好,而且總想著做一些理論研究。”結束一天的忙碌工作后,朱寧總會拿起專業教材認真研讀,結合自己在工作中遇到的問題反復推敲論證。

時間在日復一日的思考中流逝,朱寧越發感到自身知識的貧瘠,急需一位老師為他撥開眼前的迷霧,他開始為進一步深入學習做準備。

2008年10月,一個偶然的機會降臨了,管理科學工程年會在西安理工大學召開。在這場學術會議上,朱寧結識了天津大學管理與經濟學部馬壽峰教授——這是朱寧后來的博士生導師,就是他帶領朱寧走進了管理系統工程和城市交通管理的世界。

朱寧此前在信息管理與信息系統專業所學的內容,在當年被統稱為“信息化”,后來則有一個更為響亮的名字——人工智能。人工智能與管理系統和城市交通結合,這不就是智慧城市中最重要的一環嗎?交通管理領域需要大量使用計算機仿真、神經網絡、強化學習、數學優化算法等工具來提高效率、增加可靠性、降低成本。要想做好整個城市的交通管理,并沒有那么容易。對沒有交通工程背景的朱寧而言,這是一個巨大的挑戰。

為了補上這一短板,2010年10月,朱寧作為聯合培養博士生遠渡海外,千里迢迢到美國加州大學戴維斯分校,在交通工程系開始了為期一年的訪問學習。與國內博士培養策略最大的不同在于,加州大學的博士生需要在前兩年中吸收大量的理論知識,不斷夯實基礎,而非快速地融入項目團隊進行合作研究,朱寧這個交通領域的“門外漢”也就因此有了足夠的成長時間。

一年時間,能做什么?同專業博士生多則有6年、少則有4年的學科沉淀,朱寧真的能在這短得可憐的時間中牢固掌握交通工程的相關知識并將其熟練應用嗎?沒有人敢保證,朱寧自己也不敢,他只能抓緊一切學習的時間,課上用來傾聽和思考,課下用來總結和推敲。困難是有的,遠離故土的鄉愁、百思不得其解的困惑、看不完的文獻、道不盡的孤獨……但朱寧是個執著的人,執著地堅守在夢想的陣地上不愿后退一步。他想,自己選擇的道路,無論如何也要堅持。

一年后,回歸導師團隊的朱寧已經能夠將人工智能與交通管理充分結合,在團隊中充分發揮自己的能力,與同伴們開展新的研究探索,尋求優化城市交通方案的科學方法,進一步為社會建設發展作出貢獻。

理論與實踐

朱寧的研究涉及智慧城市運營、大數據分析與優化、信息管理與信息系統,具體包括公共交通系統的運營管理與優化、災難救援中的運營管理問題、車聯網環境下交通設施的布局管理問題、通信與云計算管理與優化等。雖然其中涉及諸多小方向,面向多個應用層面,但朱寧通常將自己的研究歸結為兩大類——理論與實踐。對他而言,理論研究是線,貫穿整個科研生涯;實踐研究是點,點線相連才得以組成系統的科研成果,組成他精彩紛呈的科研生活,二者相輔相成,缺一不可。

在城市交通管理方面,有效的交通信息采集能為交通管理與控制提供強大的支撐,朱寧的研究也是從數據收集開始的。交通系統用于信息采集的主要設備叫作交通檢測器。交通檢測器主要以車輛為檢測目標,對異常交通流信息如擁堵、事故等也能進行實時監測,但因其形式多樣,成本差異較大,如何高效地布設交通檢測器成為交通管理部門面臨的重要挑戰之一。針對現實情況,朱寧對檢測器網絡結構優化問題進行了建模與求解分析,采用將理論方法與具體應用實踐相結合的方式,綜合運用數學優化、人工智能、統計分析、計算機仿真等多領域的方法,取得了豐富的研究成果。他首先分析了檢測器網絡結構對交通信息應用的影響機制,探索了不同類型檢測器如環形感應線圈、超聲波檢測器、紅外線檢測器等在功能、價格、性能上的差異,并通過線性代數和圖論的相關理論對其進行了定量分析,由此確立并設計了檢測器網絡內部替代效應機制和求解模型。

考慮到在現實生活中,用戶常常產生對旅行時間進行估計的需求,朱寧與其合作者共同考察了裝有信號燈的單一道路上的車輛行駛軌跡規律,建立了基于復雜交通條件下的旅行時間估算的檢測器布設優化模型,并從微觀車輛行駛的角度,考慮多種污染物排放估算的檢測器結構優化模型,分析了檢測器在交通網絡中的分配機制。而后,朱寧探究了在不確定、動態交通環境下的檢測器網絡結構優化模式。他們考慮時空相關性的檢測器網絡結構優化,在流量的估算上更接近現實交通環境的要求;提出了移動檢測器調度模型,滿足動態交通環境下的流量檢測需求;將風險成本引入優化模型,考慮了交通環境中路徑選擇的不確定性,建立了相應的檢測器網絡結構優化方法;同時,考慮將優化方法擴展到實際交通管理問題的建模中等。

作為信息收集設備本身,交通檢測器有一定概率發生故障,給用戶帶來一定損失。為了有效應對這一問題,考慮檢測器自身故障條件的檢測器網絡結構優化模式,朱寧在已有的模型基礎上,將檢測器故障情況和流量覆蓋相結合,建立兩階段檢測器布設隨機規劃模型;綜合組合數學和數學優化方法,考察了在故障條件下,最小化高速道路中旅行時間估算誤差的檢測器布設優化模型。

解決了初步的信息收集有效性和準確性問題,下一步亟待解決的自然就是車輛路徑優化問題。定向問題是交通運輸領域經典問題車輛路徑優化問題的一個變體,在定向問題的現實中,客戶的收益往往受到多種因素的影響,如服務的質量、服務是否隨到達時間而衰減、服務時間是否與收益相關等。基于此,朱寧系統性地研究了收益隨時間變化的定向問題。對節點的收益為依賴于時間的非線性函數的定向問題進行了深入研究,并設計了融合非線性規劃與禁忌搜索法的精確及高效率元啟發式算法。這一模型與算法可用于受災地區檢測,交通路況檢測等多種應用場景,為決策者提供決策依據,有效地提高目標對象的訪問效率與經濟收益。

在公共交通管理與優化研究中,朱寧最先關注到的是一個十分平常的問題——公交站點的動態排隊問題。隨著城市化的發展,我國大中型城市的日常出行量急劇增加,擁堵加劇,環境污染日益嚴重。發展城市公共交通系統是緩解交通擁堵的重要舉措。地面常規公交的通行能力是衡量公交運行效率的重要指標,公交站臺停靠區的排隊問題則決定了公交車輛的通行能力。

常規公交停靠站可分為直線式與港灣式,其中港灣式站臺存在公交車輛與相鄰車道的社會車輛分流和合流現象,常會因為進出公交站造成的延誤或者旁側車流量大而導致以站臺為中心的周邊區域運行效率降低。從公交車在站內運行特性的角度分析,公交站內延誤的原因主要可以歸結為以下幾點:駕駛員停靠時強行加塞導致隨后車輛停靠困難;公交車不按規定停靠在指定位置,甚至占用港灣式站臺內的行車道上下乘客;公交站出站時,由于前兩種因素的共同作用,使得服務完的公交車與加塞車輛和不規范停靠車輛發生沖突;駕駛員進站時不了解站內停靠位空閑信息,具有盲目性。除此之外,由于港灣式公交站能容納較多公交線路停靠,常修建于公交線路密集的區域,候車乘客較多,因而在站內常見乘客來回跑動,客流交織情況頻發。引起這一現象的主要原因是由于公交停靠位置與乘客所站位置有一定差異。

朱寧注意到,在我國大型城市中,相關部門為公交車的運行時間進行了詳細規定并在公交站點設置固定的公交泊位,這不僅有利于從車輛一方入手提高公交運行效率,而且能夠借此規定乘客排隊位置,提高乘客上車效率的同時也降低了乘客由于來回跑動而發生事故的概率,可謂一舉多得。但在我國中小型城市中,這樣的規劃卻十分罕見。為了優化中小型城市公共交通方案,朱寧以現實中存在的不同類型公交站點為研究對象,針對公交站點出現的復雜現象,分析乘客和司機行為對公交站點服務性能的影響機制,建立定量分析模型;依據公交系統運行環境的復雜性和隨機性,設計車輛靜態優化控制策略;同時基于對實時狀態歷史數據的分析,綜合考慮各種控制手段、公交網絡環境、不同控制目標設計最優的動態優化控制策略……根據這些已經取得的研究成果,朱寧建立了考慮公交站點擁堵的公交車輛在途速度優化控制模型和考慮站點排隊及車輛超車行為的排隊模型,從而獲得了公交站點系統效率的分析模型,并能基于數學優化方法,實現穩定的發車時間間隔控制。

圍繞交通系統的優化與管理開展理論與實踐研究的這些年來,朱寧始終以服務社會為目標導向。對他而言,無論是鉆研理論,推動行業認知的進步,還是積極推動成果轉化,切實應用于現實生活,抑或是教書育人,為行業發展儲備有生力量,這些都是服務社會的重要體現,值得他一生為此竭盡全力,奮斗不止。

(責編:袁園)

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