在回顾城市居民通勤行为系列研究的基础上，本书通过对城市多源大数据及智能体模型仿真在城市研究中的应用解读，提出了基于手机数据获取城市居民通勤出行特征和基于智能体模型进行居民通勤行为仿真的一系列技术路线；再从宏观上与微观上加以应用和验证，以证实通过技术路线能有效识别居民通勤特征并反映出道路交通的拥堵状况；最后通过模拟优化方案进而提供交通规划策略。
夏小棠，女，湖北武汉人，1984年生，中国党员，武汉大学城乡规划学博士研究生，现任武汉科技大学城市建设学院城乡规划系教师。研究领域及方向：城市规划与设计、大数据精准规划、智能交通、数字城市。在教师岗位上通过教、学、研三者结合，从理论到实践，进一步研讨城市空间与智能技术的融合问题。
