交通意外或公司临时加单的情况时有发生，或会影响速递物流的服务效率。岭南大学（岭大）数据科学学院人工智能学部博士后研究员童浩博士研发智能车辆路线优化系统，能在车队遇上突发塞车或新增任务时，即时模拟交通状况及任务变化，重新设计最合适的余下行走路线，协助车队以最高效率完成任务。有关论文《应对突发情况的智能车辆路线优化系统》（Advancing optimisation and evaluation for dynamic capacitated arc routing problems）成为全球唯一荣获2026年度IEEE计算智能学会杰出博士论文奖的研究项目。
针对传统车队工作路线规划难以应对突发事故的问题，童浩博士提出学术界首个智能车辆路线优化系统（Dynamic Capacitated Arc Routing Problem, DCARP），该系统应用了其新开发的智能算法，能在不同交通状况、任务变动的情况下，即时重新规划路线，最快能于数十秒内提供更聪明的调整方案，提高车队的整体工作效率。研究团队将新系统应用于真实道路环境与实时交通数据下验证，结果发现，无论在繁忙市中心与较清闲区域、高峰及非高峰时段、突发新增任务等多种模拟场景下，新系统均表现稳定，并能节省总服务时间。此外，新系统安排车队的工作时间均衡，仅少数因交通阻塞或新增任务而延长工作时间，避免因调整行车路线而加重职员的工作量。童浩博士指出，实验结果显示，新系统具备落地应用的潜力，其价值亦不限于协助速递物流，也适用于其他智慧城市服务，例如垃圾收集、共享单车、公共设施巡检或紧急服务等。未来更可进一步结合即时交通感测器、人工智能及大数据分析等，助力全球智慧城市发展。童浩博士表示：无论速递员或垃圾收集车，这些服务往往依赖事前的既定路线，中途发生交通事故或遇上突发情况都可能影响服务效率。我们研发新系统目的是加强服务提供者的可靠度与效率。新系统应用的演算法不仅有助安排更精准的行车路线，避免车辆不必要绕路，研究结果更显示有助降低燃料消耗与碳排放，支持全球发展智慧城市及碳中和政策，推动可持续发展。童浩博士补充，新系统尤其有潜力应用于香港这类人口密集、车多路窄，对高效运输要求高的国际城市，未来将会提升系统应对大量新增任务时的稳定性，并简化其操作界面，让管理者及工作人员更方便使用新系统。
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