该文汇总多项智能交通与组合优化研究：利用学习排序与异构图自动推荐可用停车位；提出注意力增强深度强化学习LOPA，提升全局路径规划的收敛性与泛化性；用熵正则最优传输提升组合优化学习效率；基于EfficientNet改进停车场占用检测；提出强化学习在线覆盖路径规划；用层次强化学习H-TSP求解大规模TSP；用经理—工作人员框架求解带时间窗和拒绝的多车TSP；用NODEs预测停车占用与价格并优化定价；提出端到端智能摄像头停车系统OcpDet；提出空间规划变换器SPT生成长程空间相关路径。