城市运输和物流普遍认为是在城市地区内的货物和乘客提供的传入和外向分配的活动范围，同时通过提供最高质量的价格和时间来减少拥堵，以满足客户的最终需求。有一个关于使城市交通更有效的重大研究，但仍然存在重大挑战。必须解决这些挑战，例如增加运费和乘客的旅行需求，以支持在计算效率和校准方面部署着名的传统运输规划模型。

使用先进技术带来了各种大规模的多源数据集，可实现改善传统型号，理论和运输系统的巨大潜力。此外，由于新技术的出现，如物联网（物联网），连接和自动车辆，共享自动移动性服务和智能城市，数据驱动优化已成为建模交通动态的灵活方法。有必要了解改进交通管理的影响和可能性，并寻找最大化交通质量和公平的创造性方式和资源。

这一特别问题旨在为大数据，智能城市和智能物流领域的仿真，优化和数据分析奠定最先进的城市交通工具。我们支持在新的应用程序和方法中提交杰出的研究论文，以将新兴技术纳入数据驱动的优化，大数据分析，大规模交通仿真和现实世界案例研究。

潜在主题包括但不限于以下内容：

• 数据驱动的城市交通问题解决方案
• 城市物流的数字转型
• 城市移动建模与分析
• 智能城市物流
• 纳入新兴技术