基于多智能体仿真的完整街道设计评估框架
原标题：Complete Street Design informed by Multi-Agent Simulation
AI 摘要
美国西北大学等机构的研究者提出一个微观交通仿真框架，用于定量评估完整街道（Complete Street）设计方案。该框架显式建模自动驾驶汽车、网联汽车、人类驾驶汽车、接送客服务和微出行用户等异质道路使用者，并纳入横向移动、停车、行人过街与乱穿马路、共享车道自行车与滑板车交互等行为。安全方面采用基于碰撞物理的冲突严重度指标，并用遗传算法优化候选街道布局。在芝加哥贝尔蒙特大道一段的案例中，专用自行车道降低了冲突严重度但牺牲了机动车通行量，自动驾驶渗透率提高可缓解拥堵并改善与行人的交互，优化框架能高效识别平衡机动性与安全的帕累托有效布局。
正文节选
Sharika J. HegdeDepartment of Civil and Environmental Engineering, Northwestern Universitysharikahegde2025@u.northwestern.edu \TRBauthorAmirmohammad KhakpourDepartment of Civil and Environmental Engineering, Northwestern UniversityAmirmohammadkhakpour2029@u.northwestern.edu \TRBauthorPedram BeigiDepartment of Civil and Environmental Engineering, George Washington Universitybeigi@email.gwu.edu \TRBauthor*Yu (Marco) NieDepartment of Civil and Environmental Engineering, Northwestern Universityy-nie