この記事は、インテリジェント公共交通システムにおける意思決定のための理論的枠組みおよび概念モデルの開発を探求しています。動的で不確実な環境における都市の旅客輸送の管理における現在の課題を検討します。乗客、運送業者、および都市全体の利益を考慮し、ビッグデータの収集と分析、運用および戦略的管理決定の生成を統合する包括的なモデルが提案されています。形式化された目的関数は、インテリジェント公共交通システムにおける管理決定の効果を評価することを可能にします。特にインテリジェント意思決定支援センター（IDSC）、機械学習、および運用と戦略的管理ループへの分割の役割を詳述することに重点が置かれています。モデルの実施に関わる技術的、方法論的、組織的、規制的な課題が概説されています。
Grinchenkoら（Sun）は、この問題を研究しました。