移动agent在智能交通系统中的应用
多agent系统的路径诱导算法的研究及在智能交通系统中的应用
２多ａｅｔ ｇｎ系统桉＿ 型
ａ ｅ ｔ 具 有 智 能 的 实 体 ， 可以 单 独 ｇｎ是 它 解 决 问题 。每 个 ａ ｅ ｔ 表 一 种 单 目标 的 ｇｎ 代 路 径 诱 导 系 统 ， 只 能 解 决 单 目标 问 题 。 它 对 于 多 目标 优 化 的 路 径 诱 导 系 统 ， 个 单 ａ ｅｔ ｇ ｎ 显得 能 力 较 弱 。 因此 ， 于 多 目标 优 对 化 的 路 径 诱 导 系 统 由多 ａ ｅ ｔ 统 来 完 成 ｇｎ 系 任 务势 在必 行 。 另外 ， 由于采 用 基 于 Ｂ Ｉ Ｄ 模 型 ａ ｅ ｔ 可 以 充 分 考 虑 出 行 者 的 心 理 特 ｇｎ， ①国 家 自然 科 学 基 金项 目 ， （ ＮＯ．０ ２ ０ ４。 １ ６ ６ ４ ）
科 研 报告
Ｓｎ ａ Ｔｈｏ Ｉｖｏ ｅｄ ｌ■量 ｉ ｃｃ ｎ ｅ ｏｙｎ ｔ Ｈａ 置曼 菌 圜 ｉｅ ｄ ｃｌ ｏ ｒ蟊蹈圃阉 ｅ ｎｇｎ ａｎ Ｉ 墨 Ｉ ｉ ■
多 ａ ｎ ｅ ｇ ｔ系统 的路径 诱 导算 法 的研 究 及在 智 能交通 系统 中的应用①
征 ， 因此 采 用 基 于 Ｂ Ｉ 多 ａ ｅ ｔ Ｄ 的 ｇ ｎ 系统 ， 能 则 ＡＳ就 需 要 将 ａ ｅ ｔ 的信 息返 回到 底 层 ｇ ｎｉ 有 效 地 解 决 上述 两 个 问 题 。 ａ ｅ ｔ建 议 其 调 整软 约 束 ， 后 转 ⑤ 。 ｇｎ ， 然 ⑥Ａ Ｓ在 不满 足 ａ ｅ ｔ的 信息传 递 给底 ｇ ｎｉ ３多ａｅｔ ｇｎ￣商的分布式柔性约束满足方法 层 ， 果 ａ ｅ ｔ 的约 束 无 法 修正 ， 无 可行 ］ 如 ｇｎｉ 则 ３． 分 布 式柔性 约束 模型 １ 解， 如果 可 以 修正 ， 以 再 转 向 ④ 。 可 为 了能 够 表 达 出 行 者 出行 时 考 虑 的 各 种 因素 ， 们 借 鉴 分 布 式 柔 性 约 束 模 型 ， 我 将 ４ 多ａｅｔ ｇｎ路径诱导 系统的算法 人 们 考 虑 时 间 、 距 离 、 费 用等 条件 分 为 若 根 据 前 面 提 到 的 多 ａ ｅ ｔ 统 模 型 及 ｇｎ 系 干 个 约 束 级 别 ， 个 约 束 级 别 定 义 一 个 约 分 布 式 柔 性 约 束协 商 的 方 法 ， 出 了一 种 每 提 束 满 足 程 度 可 接 受 的标 准 。 其 特 点 是 ： 多 ａ ｅ ｔ 径诱 导 系 统 的 算法 。 ｇｎ 路 （） 束 分 为 若 干 个 级 别 ， 中 不 仅 有 １约 其 Ｓ ｅ １ 初始化 所有 ａ ｅ ｔ ｔｐ ｇ ｎ 。每个 ａ ｅ ｔ ｇ ｎ 硬 约 束 ， 有 软 约 束 。０ 为 必 须 满 足 的 约 形 成 自己 的 信念 库 ， 且 从 ＡＮ 也 级 并 Ｓ中 得 到 唯 束 。 在 路径 诱导 系统 中 ， 是 路 线 的连 通 ． 就 的 ｌ 所 有底 层 ａ ｅ ｔ ｘ， 都会 存储 Ｄ， ｇｎ 的 Ｄ 其 它 约 束级 别越 高 ， 重要 性 越 低 ． 足 了所 在 ＡＳ中 。 满 有 ０ 约束 的赋 值 ， 级 都可 以称 作一 个 可行 解 。 Ｓ ｅ ２ ＭＡ接收 任务 。根据 多 ａ ｅ ｔ ｔ ｐ ｇｎ 系 （） 个 软 约 束 等 级都 可 以 定义 一 个 约 统 中每 个 ａ ｅ ｔ ２每 ｇ ｎ 的信 念 ， 断 此任 务 是否 可 判 束 满 足 程 度 可 接 受 的标 准 ， １ 约 束 必 以 解 决 ， 果 可 以 解 决 ’ 将 任 务 传 送 给 如 级 如 ， 则 须 有 ９ ％得 到满 足 ， 束 等 级 重要 性越 低 ， Ａ Ｓ。 ０ 约 满 足 程 度 的标 准 都 得 到 满 足 ， 商 可 直 接 协 Ｓｅ ３ Ａ ｔｐ Ｓ根据 任务一 招募成 员或 解决 停止 。 问题 ， 果是 解 决 问题 ， 如 则首 先 对任 务分 解 ， （ ） 果 找 不 到 一 个 解 ， 足 所 有等 级 然 后 结 合 底 层 ａ ｅ ｔ 能 力 对 任 务 进 行 分 ３如 满 ｇｎ 的 软 约 束 的 满 足 标 准 ， 从 可 行 解 中 按 照 等 配 ， 就 并且 形 成 每 个 ａ ｅ ｇ ｎ的 ＤＦ Ｍ ． 般 的 ， Ｃ 一 级 约束满足的个数 多少选择最后 的解。 ＭＡ ｓ任务 分解 都 是直 接按 照任 务分 解 ， 样 这 ３ ２ 基 于分 布式 柔性约束 的 多 ａ ｅ ｔ 商 ． ｇｎ 协 可 能会 造 成 任务 分 配 不 能和 ａ ｅ ｇ ｎ的实 际 能 为 了求 解分 布 式 约 束 问题 ， ｋ ｏ在 约 力 相 结 合 ， 得 任 务 分 解次 数 增 加 。 Ｙｏ ｏ 使 束 满 足 问 题 的 回退 算 法 的 基 础 上 设 计 了异 Ｓｅ ４ 底 层 ａ ｅ ｔ ｔｐ ｇ ｎ 根据 所分 配的任 务 步 弱承 诺 算 法 ， 算 法 的特 点 是 在求 解过 程 确定 自己的 Ｈ 和 ｓ． 该 ｉ ｉ每个 ａｅ ｔ ｇｎ 根据 Ｈ 和 ｓ ｉ ｉ 中 动 态改 变 变 量 的优 先 级 ， 而避 免 了当优 确 定 行 车 路 线 。 然 后 根 据 协 商 算 法 ， 出 从 求 先级 高 的 Ａｇ ｎ 给 定部 分 变量 值 后 ， ｅｔ 优先 级 最 佳 路 径 ， 将 解 输 出 。 并 低的 Ａ ｅ ｔ 须进行 本地 完全 搜素 已取得 解 ｇｎ 必 Ｓ ｅ ５ 如 果总 体 目标 完成 以后 ， ｔｐ 完善 所可 能 引起 的 求解 效 率失 效 。通 过 多 ａ ｅ ｔ 每 个 ａ ｅ ｇ ｎ ｇ ｎ的信 念 库 ， 着 问题 求解 的次 数 随 协 商 ， 合 考 虑 出行 者 的 出行 需 求 ， 后 给 增加 ，ｇ ｎ 的能 力也 会 增加 ， 体 多 ａ ｅ ｔ 综 最 ａ ｅｔ 整 ｇ ｎ 出满 意 的路 线 。 多 Ａ ｅ ｔ 商 算 法 ： ｇｎ 协 系统也会随 之增加 。 ①根据 经 验 初 始化 Ｄ Ｃ Ｆ Ｍ。 主要 是 Ｘ， Ｄ， Ｓ的 取 值 范 围 。 Ｈ， ５小结 ②在 Ｄ Ｍ 的值 域 范 围 内 ， 出 每 个 ＦＣ 给 智 能 交 通 系 统 中 的路 径 诱 导 系 统是 一 Ａｇ ｎ ｉ ， 中 ＨｉＳ ｅｔ 的 其 ， ｉ∈Ｄ 。 ｉ 个 复 杂 的系 统 工程 ， 文 利用 ａ ｅ ｔ 本 ｇ ｎ 的心 智 ③ 底层 的每 个 Ａｇ ｎ ｉ ｅ ｔ 根据 自己 的 Ｈ 和 模 型表 达 出 出 行 者 的 心 理 特 征 的 优 点 ， ｉ 并 ｓ 选 择 自己的 路径并 将传 递 给中 间层的 Ａ 。 结 合 分 布 式 若 性 约 束 的 方 法 ， �
人工智能技术在智能交通领域的应用
人工智能技术在智能交通领域的应用一、人工智能技术在智能交通领域中的应用现状人工智能技术的应用促进了交通行业的迅速发展，而智能交通则是人工智能技术广泛应用的领域之一。
目前，在智能交通领域中应用广泛的人工智能技术主要包括：图像识别技术、机器人技术、语音识别技术以及数据挖掘技术等。
1、图像识别技术图像识别技术是人工智能技术中的重要分支之一，它能够对图像进行识别和分析。
在智能交通领域中，图像识别技术主要应用于车辆的行驶和停放等方面。
例如，利用图像识别技术可以实现车牌识别系统，无需停车等待交警查验，车辆能够自动通过电子收费站等。
此外，利用图像识别技术也可以实现交通监控，及时发现违法行为，提高道路交通的安全性。
2、机器人技术机器人技术是智能交通领域中的另一项重要技术。
在智能交通领域中，机器人技术主要应用于道路巡检、环境检测、交通安全预警等方面。
例如，一些城市通常会对主干道和重点路段进行道路巡检，这时机器人就能够根据实时采集到的数据进行道路巡检，反馈道路的状况，并且可以及时发现和处理道路问题。
3、语音识别技术语音识别技术作为人工智能技术的一部分，可以将人们的语音信号转换为数字信号，然后进行语音识别和处理。
在智能交通领域中，语音识别技术可以帮助驾驶员通过语音指令操控汽车，这种方式不但能够提高驾驶员的安全性，而且能够方便驾驶员多任务操作。
例如，当驾驶员需要导航、拨打电话、听取音乐等时，只需要通过声音指令来进行操作，而无需将注意力从开车上转移。
4、数据挖掘技术数据挖掘技术是一种将数据从大量数据中发现隐含知识的技术。
在智能交通领域中，数据挖掘技术主要应用于交通流量预测、交通事故分析、道路状态评估以及信号优化等方面。
例如，利用数据挖掘技术可以及时发现和处理交通拥堵状况，减少出行时间；同时也可以利用监测设备实时监控道路状况，提高道路交通的安全性。
二、智能交通领域中人工智能技术的应用前景智能交通领域中人工智能技术的应用将会在未来几年中不断加强。
ai agent的应用场景
ai agent的应用场景AI Agent的应用场景随着人工智能技术的快速发展，AI Agent（人工智能代理）在各个领域都得到了广泛的应用。
AI Agent是指能够模拟人类智能并执行任务的软件程序，它能够通过学习和自主决策来提供个性化的服务和解决问题。
以下是AI Agent在不同场景中的应用。
1. 个人助理AI Agent可以作为个人助理，帮助人们管理日程安排、提醒重要事项、查询天气预报、订购外卖等。
它能够通过自然语言处理技术理解用户的指令，并根据用户的需求提供相应的服务。
例如，当用户说“明天有什么安排？”时，AI Agent可以查看用户的日历并回答用户的问题。
2. 智能客服AI Agent可以应用在客服领域，通过自然语言处理和机器学习技术，能够自动回答用户的问题、解决用户的疑问。
它可以根据用户的输入，快速找到相应的答案，并提供解决方案。
当用户遇到问题时，可以直接与AI Agent进行对话，无需等待人工客服的回复。
3. 智能交通AI Agent可以在交通领域中发挥重要作用。
它可以通过分析交通数据和实时路况，提供最佳的路线规划和交通建议。
例如，在导航系统中，AI Agent可以根据用户的起点和终点，结合实时交通信息，为用户提供最短的行驶路线，并避开拥堵路段。
4. 金融领域AI Agent在金融领域的应用也非常广泛。
它可以帮助用户管理个人财务，提供投资建议，预测股票走势等。
AI Agent可以通过学习用户的投资偏好和风险承受能力，为用户推荐最适合的投资组合，并根据市场变化及时调整策略。
5. 医疗诊断AI Agent在医疗领域中有着广泛的应用，可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
AI Agent可以通过学习医学知识和大量的病例数据，快速判断患者的病情，并给出相应的治疗建议。
它可以提供辅助决策，帮助医生提高诊断的准确性和效率。
6. 教育培训AI Agent在教育培训领域中也有着广泛的应用。
它可以根据学生的学习情况和学习习惯，提供个性化的学习推荐和辅导。
机器人操作系统及多agent协作控制策略
机器人操作系统及多agent协作控制策略随着科技的发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
为了更好地满足任务需求，提高机器人的智能化水平，机器人操作系统及多Agent协作控制策略逐渐受到研究者们的关注。
本文将从机器人操作系统的设计以及多Agent协作控制策略的应用两个方面进行探讨。
一、机器人操作系统机器人操作系统（Robot Operating System，ROS）是一种用于开发机器人应用软件的操作系统。
与传统操作系统不同，ROS具有分布式、轻量级、模块化等特点，适用于不同类型的机器人平台。
ROS由一系列工具和库组成，提供了通信、控制、感知、模型库等功能。
1. 通信ROS提供了方便的通信机制，可以实现多个节点之间的数据传输和消息交互。
通过发布-订阅模型，节点可以将消息发布到特定的话题上，而其他节点可以订阅相同的话题来接收消息。
这种松耦合的通信方式使得不同节点之间可以方便地进行数据共享和协同工作。
2. 控制ROS为机器人的控制提供了丰富的工具和接口，可以方便地实现运动控制、路径规划、感知等功能。
通过使用ROS提供的控制模型库，研究者们可以轻松地在不同平台上开发自己的控制算法，从而实现机器人的自主操作和导航。
3. 感知感知是机器人实现智能化操作的重要一环。
ROS提供了一系列用于感知任务的库和工具，包括图像处理、激光扫描、传感器数据融合等。
通过这些工具和接口，机器人可以获取环境信息并进行实时分析，从而对不同场景做出智能化的决策。
二、多Agent协作控制策略多Agent协作控制策略是指多个机器人（Agents）协同工作，完成共同的任务。
这种策略在许多领域都有应用，如无人机编队飞行、工厂自动化等。
为了使多个机器人能够高效地协同工作，需要制定相应的控制策略。
1. 分工合作在多Agent系统中，每个机器人都有特定的任务和功能。
为了最大限度地发挥机器人的性能，需要对任务进行合理的分工。
通过确定不同机器人的角色和职责，可以提高整个系统的工作效率。
基于Agent的智能交通信号控制系统研究
２０ ０ ７年第 １ 期
福 建 电
脑
５
基 于 Ａ ｅｔ ｇｎ 的智能交通信号控 制系统研究
黄伟 雄． 王晓东
（ 州大学 数 学与计 算机科学学院 福 建 福 州 ３ ０ ０ ） 福 ５ｏ２
【 要】 摘 ：本文针对智能交通领城的需求， 结合 Ａｅｔ ｇ 技术以及智能控制技术的发展， ｎ 提出了一个基于Ａ ｅｔ ｇｎ 的智能交
个 Ａｅｔ ｇｎ 通常具有通讯 模块 ， 推理机 。 知识库， 数据库 ， 功能模 块 等 几部分。多 Ａ ｅｔ ｇｎ 系统是 由多个 Ａ ｅ ｔ ｇｎ 组成的集合 ．在多 Ａ ． ｇｎ 系统 中 Ａ ｅ ｔ ｅｔ ｇｎ 之间 以及 与环境之 间通 过通 信 、协商和 协作 来共同完成单个 Ａ ｅ ｔ ｇｎ 不能解决 的问题 。 Ａ ｅ ｔ 多 ｇｎ 系统的特性如 下 ：） （ 每个 Ａ ｅｔ １ ｇｎ具有 解决问题的不完整的信息或能 力 ； ） （ 没有 ２ 系统全局控制 ； ） 是分散 的 ； ） （ 数据 ３ （ 计算是异步的 。这些特 点使 ４ 得多 Ａ ｅｔ ｇｎ 系统非常适 合用 于分 布式人工智能系统 ２ ． ２交通信号控制系统 交通信 号控制 系统可 以分 为三类 ： 单点信号控制（ 点控）干 、 线信号协调控制（ 线控） 和城市路 网中心（ 区域） 号控制（ 信 面控） 三 种控制方式 ， 分别对应于独立单 点路 口、 绿波带控制沿线路 口和 城市中某一区域内若 干路 口的交通信号控制 。 目前交通信 号控 制 系统有三种不 同复 杂程度的控制结构 ：１ ｌ非计算机控 制系统 ， 其控制功能由专门设 计的硬件逻辑完成 ．这种 系统 的功 能主要 是定周期控制或者根 据时间进行方案选 择式控制 ：）集 中式计 ２ 算机控制 。这种控 制结构要求在控制 中心设置～ 台或 多台数 字 计算机 ， 它可 以采用较 高级 的控制 策略 ． 例如方 案选择 式或方案 生成式相应控制 ；１ ３分布式计算 机控制 系统 ， 这种控制 系统 在单 个交通 口可以备有 自己维微处理器 ．检测数据 可以就 地在局部 处理机上处 理 。 通讯的数量大 大降低 ， 这样 且对速 度的簧求 也降
多Agent系统在智能物流中的应用设计
多Agent系统在智能物流中的应用设计智能物流是当前物流行业发展的一个重要方向，而多Agent系统作为人工智能的一项核心技术，具备分布式、并行处理和智能决策等优势，可以为智能物流系统的设计和优化提供很好的支持。
本文将针对多Agent系统在智能物流中的应用设计展开讨论。
首先，多Agent系统可以应用于智能路线规划。
在传统物流中，路线规划主要依赖专业人员的经验和运输规划软件，但面对复杂的物流网络和不断变化的环境因素，传统方法往往效率低下且不够灵活。
而多Agent系统可以将物流网络中的各个节点视为独立的Agent，通过相互协作和信息交换来实现更高效、更灵活的路线规划。
通过Agent之间的通信和合作，可以实现实时动态的路线调整和优化，提高物流系统的运输效率和灵活性。
其次，多Agent系统可以应用于智能仓储管理。
仓储管理是物流系统中的核心环节，传统仓储管理往往依赖于人工操作和手动记录，存在效率低下、易出错等问题。
而多Agent系统可以通过对仓储系统进行建模，将仓库中的各个货架、货物和物流设备视为独立的Agent，通过Agent之间的协作和规划，实现智能化的仓储管理。
例如，通过智能传感器和可编程机器人的结合，可以实现自动化的货物入库、出库和库存管理，减少人工操作的时间和成本，提高仓储效率和准确性。
此外，多Agent系统还可以应用于智能配送调度。
在传统配送调度中，往往需要根据不同的配送需求和资源限制进行决策，这涉及到大规模的协作和决策问题。
而多Agent系统可以将配送系统中的各个配送车辆、配送点和配送任务视为独立的Agent，通过Agent之间的通信和协作，实现分布式的配送调度。
通过智能决策和实时优化算法，可以提高配送效率，减少运输时间和成本，为客户提供更高质量的服务。
最后，多Agent系统还可以应用于智能供应链管理。
供应链管理是物流系统中的关键环节，传统供应链管理往往存在信息不对称、决策滞后等问题。
而多Agent系统可以将供应链中的各个节点和参与方视为独立的Agent，通过Agent之间的信息共享、协作和决策，实现供应链中各个环节的智能化管理。
Agent技术在智能交通控制中的应用
智 能交 通控 制系 统递 阶控 制结 构各 层 的功 能
如下 。
控制层． ［＝—＿］ ． ＿ ＿ ＝
Ａ ｅｔ ｇｎＩ Ｉ ｇｎｌ ｅｔ Ａ
为城 市发 展 的“ 瓶颈 ”在 现有 的条件 下 ， 纯依 靠 。 单 拓 宽 、 建 道 路 等途 径 来解 决 交 通 问题 是不 现 实 新
的 ， 此 ， 些 先 进 的 控 制 理 论 和 方 法 ， 别 是 因 一 特 Ａ ｅｔ ｇ ｎ 技术 开始 应用 于交 通控 制领域 ［ 。 １ ］
解 到不 同 的层 次上 ， 辅 以局部 的协 调 来 实 现 复 并 杂 的控制 任 务 和 目标 ， 好 地解 决 了大 型 复 杂 系 很
统 的可靠性 问题 。
而实 现对 交通 系统 准确 、 真实 地模拟 ［ ］ ２。
１ 基 于 Ａｇｎ 的智 能 交 通 控 制 系统 ｅｔ 的建模
基 于 Ａ ｅ ｔ的智 能交 通 控制 系统建模 的首 要 ｇｎ 任务 是将交 通控 制 系统 的各功 能模 块转化 成有 独 立功 能 的Ａｇ ｎ ， 根据 各个 Ａ ｅ ｔ ｅ ｔ并 ｇ ｎ 所完成 的功 能 不同， 分别 建立各 个 Ａｇ ｎ 的功能 结构 ， ｅｔ 然后 让这
些 Ａｇ ｎ 之 问进 行 交互 和 协调 ， 同完 成 系统 任 ｅｔ 共
真 结 果 证 明 了这 一 方 法 的有 效 性 。
关 键 词 Ａｇｎ ； 通 控 制 ； 糊 逻 辑 ； 真 ｅ ｔ交 模 仿
中Байду номын сангаас 分 类 号 ： Ｐ ７ Ｔ ２３ 文 献 标 识码 ： Ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｔ ｅｃ ｒ ｅ ｔ ｓｔ ａ ｉ ｎ ｏ ｒ ｆｉ ，ｂ ｐ ｌ ｉｇ ａ ｅ ｔ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ ｔａ ｆ ｓ ｒ ｃ ： ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｈ ｕ ｒ ｎ ｉｕ ｔｏ ｆ ａ ｆ ｔ ｃ ｙ ａ ｐ ｙ ｎ ｇ ｎ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｔ ｒ ｆｉ ｃ ｃ ｎ ｒ ｌ ｙ ｔ ｍ ，ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｐ ｅ ｅ ｔ ｈ ｒ ｈ ｔ ｃ ｕ ｅ ｏ ｇ ｎ — ａ ｅ ｎ ｅｌ ｅ ｔｔａ ｆ ｏ ｔ ｏ ａ ｅ ｏ ｔ ｏ ｓｅ ｓ ｈ ｓ ａ ｅ ｒ ｓ ｎ ｓｔ ｅ ａ ｃ ｉ ｔ ｒ ｆ ｅ ｔ ｂ ｓ ｄ ｉ ｔ ｌ ｇ ｎ ｒ ｆ ｉ ｃ ｎ ｒ ｌ ｓ ｄ ｅ ａ ｉ ｃ ｂ ｏ ｒ ｖｏ ｓ ｈ ｏ ｉｓ Ｔｈ ｕ ｃ ｉ ｎ ｏ ｒ ｆｉ ｇ ｎ ｓ ｉ ｄ ｓ ｕ ｓ ｄ ａ ｄ ｔ ｅ ｃ ｏ ｄ ｎ ｔｏ ｒ ｂ ｅ ｎ ｐ ｅ ｉ ｕ ｔ ｅ ｒｅ ． ｅ ｆ ｎ ｔｏ ｆ ｔ ａ ｆ ａ ｅ ｔ ｓ ｉｃ ｓ ｅ ｎ ｈ ｏ ｒ ｉ ａ ｉ ｎ ｐ ｏ ｌ ｍｓ ｃ ｂ ｔ ｅ ｒ ｆ ｉ ａ ｅ ｔ ｒ ｅ ｃ ｉ ｅ ．Ｍ ｅ ｎ ｉ ｆ ｚ ｙ ｌ ｇｃ ｉ ａ ｐ ｉｄ ｔ ｒ ｆｉ ｄ ｃ ｓｏ — ｋ ｎ ． ｅ ｗｅ ｎ ｔ ａ ｆ ｇ ｎ ｓ ａ ｅ ｄ ｓ ｒｂ ｄ ｃ ａ ｗｈ ｌ ｕ ｚ ｏ ｉ ｓ ｐ ｌ ｏ ｔａ ｆｃ ｅ ｉｉ ｎ ｍａ ｉ ｇ ｅ， ｅ
ai agent的工作原理和应用场景
本人 Agent的工作原理和应用场景随着人工智能技术的迅猛发展，本人 Agent已经成为了当今世界上一种非常受欢迎的智能技术。
本人 Agent是指一种能够模拟人类智能行为或指挥的智能机器人或程序。
它可以通过模拟人类思维和行为来执行特定的任务，如决策、规划和执行等。
本人 Agent主要分为物理Agent和虚拟Agent两种形式，分别对应于实际物理世界和虚拟环境中的应用场景。
本人 Agent的工作原理主要包括感知、推理、行动和学习四个基本过程。
下面将会详细介绍本人 Agent的工作原理和应用场景。
一、感知1. 感知是本人 Agent获取外界环境信息的过程，通过各种感知器（如相机、传感器等）获取感知数据，如图像、声音、温度等。
感知过程可以帮助本人 Agent了解周围环境的状态，并为后续的推理和行动提供必要的信息支持。
二、推理2. 推理是本人 Agent根据感知数据和事先设定的知识对信息进行分析和处理的过程。
它可以帮助本人 Agent根据事实和逻辑推理出合理的行动方案或者决策结果，从而实现智能行为。
三、行动3. 行动是本人 Agent根据推理结果和环境的变化采取相应的行动的过程。
它可以帮助本人Agent实现基于推理结果的自主决策和自主行动，从而实现自主智能。
四、学习4. 学习是本人 Agent根据不断的感知和推理获取新知识和经验，并不断调整自己的行为和决策的过程。
它可以帮助本人 Agent不断提高自身的智能水平，适应不断变化的环境和任务需求。
本人 Agent的应用场景非常广泛，各行各业都可以看到本人 Agent的身影。
下面将会详细介绍本人 Agent在各个领域的应用场景。
一、智能家居1. 在智能家居领域，本人 Agent可以帮助人们实现智能家居设备的智能控制，如智能灯光控制、智能家电控制、智能安防监控等。
它可以根据人们的日常生活习惯和需求，实现智能化的环境控制和智能化的家居管理。
二、智能交通2. 在智能交通领域，本人 Agent可以帮助交通管理部门实现智能交通信号控制、智能公交调度、智能交通预测等。
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2002年7月第4卷第7期中国工程科学Engineering ScienceJ ul 12002Vol 14No 17研究报告移动agent 在智能交通系统中的应用张云勇,刘锦德(电子科技大学计算机学院微机所,成都 610054)[摘要] 回顾了智能交通系统的起源、框架,在阐述移动agent 的优点后,在网络管理、无线通信、交通控制系统、仿真系统、地理信息系统等方面探讨了移动agent 在智能交通系统中的应用。
[关键词] 智能交通系统;移动agent ;交通控制系统;地理信息系统;agent 通信语言;agent 迁移协议[中图分类号]U491;TP18 [文献标识码]A [文章编号]1009-1742(2002)07-0046-05[收稿日期] 2002-01-10;修回日期 2002-02-06[作者简介] 张云勇(1976-),男,江苏盐城市人,电子科技大学计算机学院博士研究生1 智能交通系统ITS[1] 当今世界各国的大城市无不存在着交通拥堵问题。
美国1976—1997年,每年车辆公里数以77%的速度上升,可是同期道路建设里程的增长数仅为2%;在城市交通的高峰期,54%的车辆处于拥堵状态。
由于交通拥堵,人们每天消耗在上下班的时间比平时平均多了115h ,同时导致商业车辆在交通运输中的延误,增加了运输成本。
然而有限的土地和经济制约等因素使得道路建设不可能达到相对满意的里程数,所以需要在不增加扩张路网规模的前提下,提高交通路网的通行能力。
这就要综合运用现代信息与通讯技术等手段来提高交通运输的效率。
日本、美国和西欧等发达国家为了解决所面临的交通问题,竞相投入大量资金和人力,大规模地进行道路交通运输智能化的研究试验。
起初进行道路功能和车辆智能化的研究。
随着研究的不断深入,系统功能扩展到道路交通运输的全过程及其有关服务部门,发展成为带动整个道路交通运输现代化的智能运输系统,也称智能交通系统(intelligent transportation system ,ITS )。
智能运输系统的服务领域为:先进的交通管理系统(A TMS )、出行信息服务系统(A TIS )、商用车辆运营系统(CVOS )、电子收费系统(ETC )、公共交通运营系统(A TPS )、应急管理系统(ERP )、先进的车辆控制系统(AVCS )。
智能运输系统实质上就是利用高新技术对传统的运输系统进行改造而形成的一种信息化、智能化、社会化的新型运输系统。
它使交通基础设施能发挥最大的能效,从而获得巨大的社会经济效益。
主要表现在:提高交通的安全水平;提高道路网的通行能力;提高汽车运输生产率和经济效益。
2 移动agent [2] 智能交通系统技术作为一门新兴技术,其卓越作用已经得到体现,但是技术的迅猛发展和信息的快速膨胀使人们在组织、共享、使用信息时又不断面临新的挑战:如何高效地组织和共享信息;信息既要分布,又要紧密结合;如何使系统支持不断改变、发展的服务要求;如何使系统支持实时的连续媒体服务;如何在系统中有效地支持移动计算。
传统的技术难以满足这些要求,需要新的标准、技术使分布处理系统体现高度的智能协作性及移动性。
移动agent 技术当为首选。
移动agent 的概念是20世纪90年代初由G eneral Magic公司在推出商业系统Telescript时提出的,简单地说,移动agent是一个能在异构网络中自主地从一台主机迁移到另一台主机并与其他agent或资源交互的程序,它实际上是agent技术与分布式计算技术的混血儿。
传统的RPC客户和服务器间的交互需要连续的通信支持;而移动agent可以迁移到服务器上,与之进行本地高速通信,这种本地通信不再占用网络资源。
移动agent具有很多优点,移动agent技术通过将服务请求agent动态地移到服务器端执行,使得此agent较少依赖网络传输这一中间环节而直接面对要访问的服务器资源,从而避免了大量数据的网络传送,降低了系统对网络带宽的依赖;移动agent不需要统一的调度,由用户创建的agent可以异步地在不同节点上运行,待任务完成后再将结果传送给用户;为了完成某项任务,用户可以创建多个agent,同时在一个或若干个节点上运行,形成并行求解的能力;此外它还具有自治性和软智能路由器的功能。
移动agent的上述优点如果可以无缝应用在智能交通系统中,将会带来一个巨大的革新,笔者在深入研究智能交通系统、协作移动计算的基础上,以移动agent为研究工具,在网络管理、无线通信、交通控制系统、仿真系统、地理信息系统等方面探讨了移动agent在智能交通系统中的应用,本文即为此工作的总结。
3 移动agent在智能交通系统中的应用311 移动agent在ITS网络管理中的应用由于智能交通系统必须实时监测交通流,其系统稳定性就显得十分重要。
随着网络技术的不断发展完善,ITS也越来越依靠网络传输信息,其外部设备(包括检测器、信号灯控制器、VMS板、ETC中的IC卡扫描器等)和子系统(如A TMS、A TIS、AVCS等)的通信必须保证安全畅通。
除了在系统建立和升级维护时需要建立严格的网络体系和保证有足够的容错能力,如设置多余的接口、预留一定的通信能力外,还应该在网络中应用网络管理系统,这两点是保证ITS安全正常运行的必要条件。
同时应用网络管理还可完成ITS中自动侦察故障、远程配置和控制、网络部件管理、即插即用、动态分配资源等功能。
传统的网络管理协议SNMP缺乏实时性和协作性,因此可以在传统的网络管理系统中引入移动agent思想,基于移动agent的网络管理模型由三个主要的部件组成:a1网管站(manager);b1移动agent(MA);c1具有移动agent执行环境的被管节点(managed node)。
网管站负责生成并派遣移动agent处理它收集到的数据。
移动agent可以按照网管站预先规定的路线和策略在各被管节点间迁移并进行网管操作和收集数据。
被管节点上存在移动agent执行环境和系统agent,执行环境接受移动agent并且提供对本地资源的访问,移动agent与系统agent交互完成网管站赋于它的网管任务。
如图1所示。
图1 使用移动agent的网络管理结构模型Fig11 Network management modelusing mobile agent 网管站给用户提供一个接口(如GU I),根据用户的要求生成一个移动agent、指定它的任务和执行策略并将它派遣出去。
移动agent的另一些特性如迁移路线(计划)以及管理信息的安全等都要在网管站派遣agent之前确定。
当移动agent收集到所需的信息回到网管站后,网管站处理这些信息并将结果反馈给用户(管理员)。
当网管站派出一个移动agent后,它又可以向其他的agent分派任务,这样就实现了网络管理操作的异步性。
同时,网管站跟踪移动agent的活动并随时准备响应来自其他网管站的请求。
移动agent是可以自由迁移的代码和数据,它在被管节点上执行预先安排好的网管任务。
在派遣移动agent之前,管理员在网管站上已经安排了这些任务。
移动agent的迁移计划是一些将被访问的被管节点的列表。
移动agent具有一定的智能,它必须具备足够的知识来处理各种管理情况,因为一旦网管站派遣出移动agent后,它将很少干预agent的行为,移动agent要能够根据各被管节点和线路的具体情况做出动态的判断和决定,如寻找下一个目的节点、选择最优的迁移路径以及处理在74第7期张云勇等:移动agent在智能交通系统中的应用 迁移过程中发现异常情况等,移动agent 可以决定是执行预先指定的任务还是选择其他更合适的操作,这样可以提高移动agent 的响应性能并能更加有效地利用网络资源。
为了评价基于移动agent 的ITS 网络管理系统的性能,笔者做了性能分析。
在很多情况下,评价一个网络应用和服务的性能时,响应时间(res ponse time )是主要指标。
网络管理应用的总响应时间主要取决于以下几个方面:远程节点的CPU 速度和内存容量、网络带宽、消息的类型以及应用的复杂程度等,所以总响应时间可近似表示为T τ=t m +t a +t d ,其中t m 为网管操作在网管站上的执行时间,t a 为agent (SNMP agent 或MOB IL E agent )完成具体的网管任务消耗的时间,t d 为网络延迟。
图2a 和图2b 分别为应用SNMP (传统的C/S 模式)和应用移动agent 的时间分配情况。
t m1为从网管站到agent A 1的迟延,t 1m 为从agent A 1到网管站的迟延。
在SNMP 中,对于n 个节点agent ,网管站需要创建n 次请求,而在移动agent系统中只要1次。
所以网管站的本身时间消耗为T m SNMP =nt m ,T m MOB IL E =t m 。
另外,假定各分布的节点间传输数据的时延图2 SNMP 和移动agent 系统的时间分配Fig 12 Time distribution of SNMP and MOB IL E agent相同(t m1=t 1m =…=t m n =…=t 12=t 23…=t ),则SNMP 的总网络迟延t d 为2nt ,移动agent 为(n +1)t ,则两个系统的T τ分别为T τSNMP =2nt +nt m +t a ,T τMOB IL E =(n +1)t +t m +t a。
图3 响应时间对比Fig 13 Response ratio 从图3中可以看出,当被管节点数目增大时,应用移动agent 的网络管理系统的总响应时间大大低于SNMP agent 。
312 移动agent 在ITS 无线通信中的应用无线通信技术将移动通信中的车辆与调度指挥控制中心紧密地连接起来,并传输各种交通信息(如交通流量、动态信号显示信息、事故求援信息等),保证不间断地通信联络,因此它在ITS 中是必不可少的。
但是无线数据通信一般频带较窄,在城市里还存在很强的多径干扰,频率使用将受到一定的限制,而ITS 又需要传输视频信息,这些都成为技术瓶颈。
移动agent 的卓越特性非常适合于低带宽、丢包率高的无线网络环境。
移动agent 方式和C/S 方式的区别之一在于:在C/S 方式中,客户方的请求和服务方的处理结果都要在网上传递,每次应答的信息都要在网上交互。
而采用移动agent 方式时,请求服务的客户方agent 移动到服务方提供的agent 上下文环境中,客户agent 和服务方的交互都在此上下文环境进行,同时中间结果和冗余信息不必在网络上传输。
这样,一方面可以减少网络占用,另一方面又可以克服网络传输延时的影响。