智能体在客流预测与仿真中的价值、作用及发展路径研究

摘要
随着城市轨道交通网络规模扩大和客流复杂度提升，传统“四阶段”模型已难以满足实时、精细、可反馈的客流推演需求。基于智能体（Agent-Based Model, ABM）的客流预测仿真通过刻画个体出行决策-交互-演化全过程，实现了“人-车-站-线”一体化动态镜像。本文系统阐述智能体的概念内涵，分析其在客流预测中的独特价值与作用机制，总结典型应用案例，并提出“单体智能-群体协同-生态演化”三阶段发展路径，为构建韧性、高效、可解释的城市轨道交通数字孪生提供方法论支撑。

关键词
智能体；客流预测；仿真；数字孪生；群体智能

一、概念与内涵
1.1 智能体定义
智能体是指具备感知、推理、决策、行动四大能力，可在数字环境中自主完成目标任务的计算单元。在交通领域，一个智能体既可代表一名乘客，也可代表一列车、一组闸机或一个信息诱导屏，具备“自治性、反应性、主动性、社会性”四大特征。

1.2 客流智能体仿真
通过赋予智能体“出行目的、路径选择、时间预算、感知阈值”等异质属性，使其在虚拟网络中持续交互，从而自下而上涌现出宏观客流分布，实现“微观行为-中观演化-宏观态势”跨尺度无缝衔接。

二、价值与作用
2.1 刻画异质行为，提升预测精度
传统集计模型将乘客视为“同质流体”，难以解释突发大客流、换乘绕行等现象。智能体可嵌入年龄、性别、是否携带行李、是否熟悉环境等30+维属性，实现“千人千面”的个体决策建模，预测误差较传统模型降低10-20%。

2.2 引入动态反馈，支持实时推演
智能体可实时读取闸机、车载、手机信令数据，动态更新“感知层”，在仿真秒级时间内完成路径再选择，实现“线上数据-线下仿真”闭环，为运营方提供15分钟级客流预警。

2.3 评估诱导策略，降低运营风险
通过“双层规划-多智能体”框架，上层优化信息发布时空范围，下层模拟乘客对拥挤信息的反馈，实现“每站一策”差异化诱导。北京地铁