综合运输智能仿真与决策研究所依托于交通运输工程一流学科组建，包含4名教授，2名副教授和3名青年教师，团队致力于通过运筹优化、智能仿真、大数据分析和大模型等方法和技术手段，对综合运输系统中的网络、通道和枢纽的关键资源和作业过程进行协同优化与决策支持。
研究方向一：综合运输网络优化
综合运输网络优化旨在构建“基础设施硬联通+运营服务软联通”的多式联运体系，通过“物理网络”的精准衔接与“服务网络”的高效协同，提升整体运输效能。物理网络聚焦基础设施立体化协同，服务网络侧重运营智能化与一体化，应用运筹优化、群体智能计算理论，结合数据驱动和模型驱动等方法，实现综合运输网络的布局优化、综合运输系统韧性评估和功能恢复策略优化，提升综合运输网络效能。
研究方向二：综合运输通道关键资源协同调配
综合运输通道关键资源协同调配旨在优化配置通道关键设施、优化调度通道关键资源，提升综合运输通道服务效能。利用运筹优化、深度强化学习等方法，融合大数据、大模型和物联网技术，研究通航建筑物优化配置和资源协同调度、港口岸线资源优化调配、船舶航迹规划、列车开行计划优化，实现综合运输通道资源集约、运行安全高效。
研究方向三：综合交通枢纽智能仿真
综合交通枢纽智能仿真优化依托于仿真优化平台与智能优化算法，实现对综合交通枢纽的全链路实时仿真。通过构建多源数据融合与多准则约束的综合交通枢纽系统仿真模型，结合深度学习、运筹优化方法和物联网技术，利用云端融合的计算架构，研制综合交通枢纽数字孪生平台，实现综合交通枢纽全作业流程、全要素的动态仿真与决策支持。
