第25届COTA国际交通科技年会（CICTP2025）在广州圆满落幕。来自全球顶尖高校和研究机构的专家学者汇聚一堂，共同探讨“交通-人工智能-能源”的前沿问题与创新解决方案。
TRANS课题组在本次会议获得三项奖项，充分展现了课题组在交通能源系统建模、人工智能应用等方面的探索贡献：
- 华南理工大学未来技术学院齐昊博士（2024级）在欧士琪教授指导下发表的论文《基于深度强化学习的电动汽车跟车模型：安全、效率与电池健康优化》获CICTP2025最佳论文奖。研究提出深度强化学习生态驾驶策略，通过融合物理原理的动力总成仿真平台训练，在70%短期测试场景中优于传统方法。研究建立了驾驶行为对电池老化影响的量化分析框架，为电动汽车可持续发展提供理论依据。后续将开展长期复杂场景下的电池健康度测试。
- 华南理工大学张馨允本科生（2023级）在欧士琪教授指导下的研究报告《基于M/M/c排队模型的电动物流车充电管理研究》获CICTP2025最佳闪电演讲奖。研究采用排队理论量化商用车日间充电排队时间（物流车：M/M/c；公交车：M/D/c），基于广州政府公开数据验证结果。未来将重点研究车桩比与排队时间的非线性关系，优化充电基础设施配置。
华南理工大学汪嘉仪（2021级本科）和景浩博士（2024级）在欧士琪教授指导下的海报《基于强化学习的电动汽车充电策略优化》获CICTP2025最佳海报奖。研究构建电动汽车动力总成能量模型，结合Q-learning算法提出充电策略优化方案（充电器选择、启停时间等），并创新性引入电池容量不足的租赁成本评估。研究表明智能充电策略可提升电池健康度、降低运营成本。后续将整合电池放电过程模拟完善容量评估。
TRANS课题组将继续秉承严谨求实的科研态度和开拓创新的精神，深耕交通与能源系统优化领域，致力于解决实际复杂问题，产出更多具有国际影响力的高水平研究成果，为学科发展和行业进步贡献力量！
