基于多智能体的城市交通仿真研究

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基于多智能体系统的单元城市交通需求特性研究

基于多智能体系统的单元城市交通需求特性研究

就业 】 。多 中心城市的出行行为与土地利用有着更为复杂的关系 。针对如何更有效地发挥多中心模式优
势的问题 , 陆化普等提出生态城市单元概念 , 李克欣提出单元城市概念 。研究对单元城市进一步论述 ,
并定量研究其交通需求特性。
1 单元城 市概念
大城市是一个 巨系统 , 不同交通需求形成 的交通轨迹构成一个 巨大的网络。 目的地与起始地越分散 , 网络便越复杂 。若在一定 的区域 内, 通过合理的功能配置 , 将 出行 目的地 、 起始地尽量控制在这个 区域内 , 这个 网络将更为清晰简单 , 这个区域称为一个城市单元 , 由若干城市单元构成 的城市即单元城市。
通 以非机动 车及慢行机动车为主 , 创 造宜居 的城市环境 。单元 间的交通是城市交通 的主体 , 由快速机动
车、 公共 交通 解决 。
对于规模较小的系统 , 以垂直分工为特征 的金字塔式管理效率较高 , 随着规模增大 , 管理层次增多 , 效
收稿 日期 : 2 0 1 3 . 0 1 . 0 1
作者简介 : 何嘉 耀( 1 9 8 7 一) , 男, 硕士研究生 , 主要研 究方向为城市规划与交通规划 。

华 东 交 通 大 学 学 报
率将逐渐降低 。现代大城市多由历史上的小城市发育而来 , 沿袭小城市的金字塔式管理 , 而城市的单 中心 结 构 是 与这 一管 理方 式 相 匹配 的 。 为提 高大 城 市 的效 率 , 应 向扁 平 式 、 单元 化 管 理转 变 , 剥 离 日常 交 通 与 长距离交通 , 把 日常交通限定在单元内, 以促进功能单元化的形成。 以往对于城市形态的讨论多是定性的 , 近年空间经济学 、 经济地理学等将空间因素引人经济领域- s ] , 交 通理论尤其是量化方法有 了长足 的发展 , 计算机运算能力提高 , 为进行建模 、 模拟等定量研究提供 了条 件 。为回答单元城市与单中心城市相 比, 能在多大程度上降低交通需求的问题 , 本文构建基于多智能体的 城市微观模拟系统 , 定量研究单中心城市与单元城市 的交通效率 , 论证单元城市高效 、 节能的特点。

基于多智能体协同的复杂系统建模与仿真研究

基于多智能体协同的复杂系统建模与仿真研究

基于多智能体协同的复杂系统建模与仿真研究在现代社会中,越来越多的系统变得非常复杂,包括工程、生态、经济、政治等领域。

因此,人们需要一种能够模拟和分析这些复杂系统的方法。

在这种情况下,基于多智能体协同的复杂系统建模和仿真技术被广泛应用。

建模是对现实世界中的复杂系统进行抽象描述和数学求解的过程。

多智能体协同是一种新型的建模技术。

传统的建模方法主要是基于微观世界,通过数学公式和物理原理来模拟系统。

而多智能体协同则是基于宏观世界,将系统分解成不同的个体,每个个体都有自己的能力和行为策略。

这些个体之间通过协作和通信来实现系统整体的目标。

建模的第一步是找到系统中的主要元素和它们之间的关系,也称为系统的拓扑结构。

在多智能体协同建模中,系统的拓扑结构就是多个智能体之间的连接方式。

这些连接可以是直接的,也可以是通过中介的。

因此,多智能体协同的建模过程要求了解系统中各个智能体的物理特性、行为特性及其交互方式。

接下来,建模过程需要对每个智能体的行为进行描述,并对这些行为进行分类。

在分类方面,多智能体协同可以将行为分为三种类型:个体行为、相互作用和集体行为。

个体行为指的是每个智能体的个性和能力,相互作用是指个体之间的联系和沟通,集体行为则是指智能体协同完成系统任务的行为。

建模之后,仿真就是用计算机程序模拟这个系统的过程。

通过建立好的模型,我们可以对不同的实验条件下进行不同的仿真。

在仿真的过程中,可以通过不同的参数来模拟多种不同的情况,其中包括系统的状态、性能和效率等。

多智能体协同的复杂系统建模和仿真技术在实际中被广泛地应用。

例如,在城市交通系统和航空管制系统中,多智能体协同可以帮助机构和个人更好地协调安全和顺畅运行。

同时,多智能体协同还可以应用于自动化物流和生产系统中,优化调度和资源分配,提高生产效率和质量。

总的来说,基于多智能体协同的复杂系统建模与仿真研究是一种高效的技术,可以帮助人们更好地理解和管理现代复杂系统。

未来,这一领域将继续发展,包括更加准确和高效的建模和仿真技术,更完善的算法和模型,以及更广泛的实际应用场景。

基于多智能体的复杂系统建模与仿真

基于多智能体的复杂系统建模与仿真

基于多智能体的复杂系统建模与仿真近年来,基于多智能体的复杂系统建模与仿真成为了研究热点。

随着互联网、物联网技术等的普及,多智能体系统已经成为活跃于现代社会中的重要组成部分。

如何对多智能体系统进行建模和仿真,已经成为研究者们亟待解决的难题。

1. 多智能体系统的定义多智能体系统,简称MAS,是由多个独立的智能体组成的系统。

每个智能体具有自己的知识、目标和行动能力,能够协同工作,共同解决复杂的问题。

这些问题可以是需要人类互动的物理系统,也可以是虚拟的计算机系统。

多智能体系统的研究,不仅是在探索人工智能的新型方法,更是在开发应用于现实问题的电子计算机工具。

2. 多智能体系统的建模方法多智能体系统建模是通过建立各个智能体之间的关系,使多智能体系统可以应对不同的任务。

常见的多智能体系统建模方法有以下几种:(1)集中式建模方法集中式建模方法把多个智能体视为一个整体进行处理,每个智能体可以看成是一个子系统。

这种方法可以解决多个智能体之间数据共享和协同的问题,但缺点是仍然存在单点故障的风险。

(2)分布式建模方法分布式建模将每一个智能体看成独立的部分,通过互相连接进行通信和协同工作。

这种方法能够处理分布式智能体之间的传感器、执行器和其他单元来处理大量数据的问题。

但是,这种方法花费更多的时间和精力,并且需要更好的算法来处理通信固有的不确定性。

(3)混合式建模方法混合式建模是集中式建模和分布式建模相结合的方法。

智能体按照任务进行分类,一些任务采用集中式建模方法进行处理,另一些采用分布式建模方法进行处理。

混合式建模方法游刃有余地平衡了处理数据和通信问题。

3. 多智能体系统的仿真技术多智能体系统的仿真技术是现代计算机技术中最重要的领域之一。

它是通过计算机程序对多智能体系统进行虚拟环境的复制来模拟真实的工作环境。

仿真技术能够分析和测试不同的设计和决策方案,以及诊断问题和实验解决方案,进行不同需求的测试。

(1)离散事件仿真技术离散事件仿真是一种模拟多智能体系统的功效、共性和运行方式的方法。

基于多智能体系统的群体行为模拟和仿真技术研究

基于多智能体系统的群体行为模拟和仿真技术研究

基于多智能体系统的群体行为模拟和仿真技术研究随着计算机科学与人工智能技术的飞速发展,多智能体系统已经成为一个受到广泛关注的研究领域。

基于多智能体系统的群体行为模拟和仿真技术,是多智能体系统中的一个重要应用方向。

其主要目的是研究和模拟多个智能体之间的相互作用,以及对整个系统的全局行为进行预测和分析。

这种技术在许多领域有着广泛的应用,例如机器人控制、物流管理、交通规划等等。

一、多智能体系统的基础理论多智能体系统是由多个智能体组成的系统。

智能体可以被定义为具有自主性、合理性以及适应性的实体。

多个智能体之间可以进行信息交互、互动合作,以协作完成一些复杂的任务。

通过对多智能体的建模,可以从更高的层次上理解系统的行为,并进一步进行预测和控制。

多智能体系统的研究可以基于不同的学科领域,例如控制理论、计算机科学、复杂系统等等。

二、多智能体系统的群体行为模拟多智能体系统的群体行为模拟是指通过计算机模拟的方法,对多个智能体之间的相互作用进行模拟和分析,以刻画它们之间的协调流程和全局行为。

群体行为模拟在许多领域具有广泛的应用,例如生态环境、交通规划、城市规划等等。

在交通规划中,群体行为模拟可以模拟交通通行情况,预测拥堵情况以及评估各种交通管理策略的有效性。

三、基于多智能体系统的群体行为仿真技术群体行为仿真技术是对多智能体系统模型进行仿真和验证的过程。

通过基于计算机的仿真模拟,可以对形成的多智能体系统的局部行为和全局行为进行分析和评估。

在仿真过程中,可以分析多智能体系统的各种策略和行为,并预测不同策略和行为的效果和影响。

例如,仿真可以模拟不同的群体行为模型和行动规则,并分析它们各自的性能和绩效。

通过仿真,研究人员可以更好地理解多智能体系统的行为规律和特点,并进一步改进和优化模型。

四、基于多智能体系统的群体行为模拟和仿真技术案例分析基于多智能体系统的群体行为模拟和仿真技术已经在许多领域得到了广泛应用。

例如在机器人领域中,群体行为模拟和仿真技术可以用来研究和设计机器人的集群控制和协同行为模型,从而实现集群协力完成复杂任务。

多智能体在城市交通控制系统中的应用

多智能体在城市交通控制系统中的应用

阻塞 、交通事故频发 、环境污染加剧和能源消耗上升所带来 的
困扰 。充分利用现有道路 的通行能力 ,采用先进 的城市交通信
号控制系统对改善交 通状况起着非常重要的作用 。城市交通系
统是一个时变的 、分布式的 、非线性的随机系统 ,本文根据 A — gn 的特性 和城市交通控制系统的现状 以及控制方法 ,提出了 et 基于 Mu iA et “ l— gn 和 分层递 阶”的交通控制系统的体 系结构 。 t
该 系 统 分 为 三层 :路 口 A e t 区域 A e t 中央 A e t 控 gn、 gn、 gn,将
个 A et gn 由感应模块 、决策控制模块、知识库、通信模
块等几部分 组成 。其 特点是具有对 环境和 智能行 为进行逻辑
推理 的能 力 。A et 以 分 为 : gn 可 () 认 知 型 A et 有 表 示 内 部状 态 的 主动 软 件 ,包 括 知 1 gn 具
电脑 编 程 技 巧 与 维 护
多智能体 在城市交通控制系统 中的应 用
李 秀娟 。李娟
( 乌鲁木齐职业大学信息工程学 院,乌鲁木齐 80 0 ) 新疆 30 1
摘 要 : 针 对 城 市 交通 领 域 的 需 求 ,结 合 A et 理 和 特 点 以及 智 能 控 制 技 术 的 发展 ,提 出 了一 个基 于 A e t 智 gn 原 gn 的
Ab t a t sr c :Ai n tt e d ma d o r n t n p r,c mb n n i h o i s a d f au e fAg n n n e l e tc n rl mig a h e n fu b r s o t o ii g w t t e re n e t r s o e ta d i tl g n o to a a h i tc n lg ,t i p p r p o o e r a rfi s n lc nr ls s m a i t c u e b s d o n el e tAg n .T e s se e h oo y h s a e r p s su b n taf i a o t y t S b s sr t r a e n I tl g n e t h y t m c g o e c u i a h e e e l t n el e t o t lo r a r n p r s se u ig t e c o d n t n a d c n r l ft e i tr e t n Ag n , c iv d r a— i i tl g n n r f u b n t s o t y tm sn h o r i ai n o to ne s c o e t me i c o a o o h i t e s b r go a e ta d te Ce t lAg n . h u - e in Ag n n h nr e t l a

基于多智能体系统的交通流建模与仿真研究

基于多智能体系统的交通流建模与仿真研究

基于多智能体系统的交通流建模与仿真研究交通流是城市运行的重要组成部分,在大城市中,交通拥堵问题一直是人们头疼的难题。

为了更好地理解和解决交通流问题,研究学者们引入了多智能体系统的概念,并将其应用于交通流建模与仿真研究中。

本文将对基于多智能体系统的交通流建模与仿真进行探讨,以期深入了解其原理与方法。

1. 多智能体系统概述多智能体系统是由许多个体组成的系统,每个个体都能够感知环境、学习和适应变化。

这些个体之间相互交互,通过协作和竞争实现系统目标。

在交通流研究中,道路上的车辆可以看作是多智能体系统中的个体,它们通过遵守交通规则和对环境的感知来实现交通流的正常运行。

2. 交通流建模方法为了对交通流进行建模,研究者们引入了多智能体系统建模的方法。

首先,他们需要定义交通规则和车辆的行为模式。

例如,车辆在道路上运行时需要遵守红绿灯、保持安全距离等。

然后,研究者们将这些规则和行为模式转化为数学模型,通过模拟和仿真来模拟真实交通流的运行情况。

3. 仿真实验与结果分析通过建立多智能体系统的交通流模型,并进行仿真实验,研究者们可以得到不同交通规则和车辆行为下的交通流状态。

他们可以观察交通拥堵的形成过程、路段通行能力的变化以及交通信号灯的优化策略等。

通过分析仿真实验结果,研究者们可以进一步改进交通规则和优化道路布局,以提高交通流的效率。

4. 多智能体系统的优势与局限性相比传统的交通流建模方法,基于多智能体系统的方法具有以下优势:首先,它能够更好地模拟和分析交通流的复杂性和非线性特征。

其次,它能够考虑个体之间的相互影响和协作,更真实地反映实际交通流的状态。

然而,多智能体系统的建模和仿真也存在一定的局限性,比如计算复杂度较高、参数选择困难等。

因此,在实际应用中需要综合考虑其适用性和可行性。

5. 未来发展方向基于多智能体系统的交通流建模与仿真研究仍然处于不断发展的阶段。

未来的研究方向包括但不限于以下几个方面:一是进一步改进多智能体系统的模型和算法,以提高建模和仿真的精确性和效率;二是结合实际交通数据进行验证和优化,以逼近真实交通流的情况;三是在多智能体系统的基础上,探索新的交通管理和智能交通系统的设计。

基于多智能体系统的建模与仿真研究

基于多智能体系统的建模与仿真研究

基于多智能体系统的建模与仿真研究随着计算机技术的发展和应用,多智能体系统的建模与仿真研究成为重要研究领域。

多智能体系统指由多个智能体(Agent)组成的系统,每个智能体各自独立地运行,通过相互沟通,协调合作,实现系统的整体目标。

多智能体系统广泛应用于人工智能、机器人、网络通信、交通控制等领域。

本文将从多智能体系统的建模、仿真及其应用等方面展开讨论。

一、多智能体系统建模多智能体系统建模是指将多个智能体的特性和行为描述,构建代表整个系统的数学模型和算法。

在建模时需要考虑到智能体之间的互动和协同,同时考虑每个智能体的个性和规则,综合考虑智能体相互之间的影响和作用。

多智能体系统建模可分为以下几种方式:1. 代理模型(Agent-based model, ABM):通过建立每个智能体的实体和规则,模拟智能体之间的相互作用、协作和决策,实现多智能体系统的整体行为。

2. 网络模型(Network model):通过建立智能体之间的联系网络,描述智能体之间的关系、交流和合作,实现多智能体系统的整体行为。

3. 生理学模型(Physiological model):通过对智能体基本器官功能和作用进行建模,描述智能体之间的身体运动和行为,实现多智能体系统的整体行为。

多智能体系统建模是一个复杂的过程,需要综合考虑智能体的特性和行为、智能体之间的相互影响和作用以及智能体的整体行为。

只有建立合理的模型,才能对多智能体系统进行仿真和应用。

二、多智能体系统仿真多智能体系统仿真是指通过在计算机上对多智能体系统建立的模型进行模拟、计算和展示,帮助理解和预测多智能体系统的整体行为。

多智能体系统仿真的主要方法有以下几种:1. 计算机程序仿真:通过编程实现多智能体系统的模型和规则,并在计算机上运行,模拟多智能体系统的整体行为,分析其动态变化和特性。

2. 虚拟现实仿真:通过建立虚拟的多智能体系统环境,在其中放置智能体,观察它们之间的互动和合作,分析多智能体系统的整体行为。

大规模仿真环境下的多智能体协同学习研究

大规模仿真环境下的多智能体协同学习研究

大规模仿真环境下的多智能体协同学习研究随着人工智能技术的逐渐成熟,人们开始将其应用到现实世界中,以解决一些现实问题。

多智能体协同学习技术是其中一种应用,它可以让不同智能体之间相互协作,在一定程度上模拟了人类社会中的合作行为。

大规模仿真环境是多智能体协同学习的重要应用场景,本文将探讨在该环境下的多智能体协同学习研究。

一、多智能体协同学习多智能体协同学习(Multi-Agent Cooperative Learning,MACL)是一种基于多智能体系统的学习方法,它通过智能体之间的相互作用和交流来完成任务。

每个智能体可以像人类一样感知环境,并通过学习来适应不同场景。

在MACL系统中,每个智能体都是独立的,但是协同学习的目标是让整个系统达到某个目标。

因此,智能体之间需要相互合作,积极交流,共同完成任务。

MACL技术的应用场景多种多样,可以用于机器人导航、无人机协商、控制器设计等领域。

同时,MACL技术在军事、医疗和环境监测等领域也有广泛应用。

例如,在紧急救援领域,多智能体系统可以协同完成搜救任务,提高搜救效率。

在环境监测领域,多智能体系统可以协同完成环境监测任务,提高监测精度。

二、大规模仿真环境大规模仿真环境是指可以模拟真实环境的计算机程序,例如机场、医院、城市等。

在大规模仿真环境下,可以模拟现实世界中的各种场景,并通过MACL技术让多智能体系统协同完成任务。

大规模仿真环境是多智能体协同学习的理想应用场景。

在仿真环境中,可以模拟各种场景,例如城市拥堵、天气灾害、交通管制等。

同时,由于是计算机程序,可以控制仿真环境中的各种条件,例如天气、交通流量等。

这些条件对于智能体的学习和协同至关重要。

通过大规模仿真环境,可以让多智能体系统面临各种任务和挑战,从而不断提高其协同学习能力。

三、多智能体协同学习的研究多智能体协同学习的研究一直是人工智能领域的热门话题之一。

目前,研究者们主要探索以下几个方面:1. 协同学习机制设计在多智能体系统中,协同学习机制设计是非常关键的。

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C ia N w e h oo isa d P o u t h n e T c n lge n rd cs
信 息 技 术
基于多智能体的城市交通仿真研究
张 建 国
( 安徽理 工大学 计 算机科 学与工程 学院, 安徽 淮 南 2 2 0 ) 30 1
摘 要: 多智 能体模 型 是 一种 研 究社会 、 济 、 态等复 杂 系统 的动 态研 究方 法 , 经 生 交通 系统 是 一 个具有 随机 性 、 态性 和 自适 应 性等 动 特征 的开放 的 复杂 系统 。 因此 以 多 A et 术为 手段 结合 交通 系统 的组 成和 复 杂性 特征 , 用基 于 A et gn技 利 gn 的计 算机 仿真 通 过模 拟 交 通 系统 中个体 的行 为 , 以让一群 这 样的 个体 在计 算机 所 营造 的虚 拟环 境 下进行 相 互作 用并 演化 , 可 自下而 上 的“ 涌现” 出整 体 系统 的
关 键 词 : A e t 通 仿 真 ;rfi G i 多 g n; 交 T af rd模 型 ; t g c Nel o o 中 图分类 号 : 9 U4 文 献 标 识 码 : A
1引言 交通仿真是 2 0世 纪 6 O年代 以来 ,随着 计 算机 技 术 的进步 而发 展 起来 的采用 计算 机 数 字模 型 来反 映复 杂 道路 交 通现 象 的交 通分 析 技术 和 方法 。 试 验角 度看 , 交通 仿真 从 道路 是 再 现 交 通 流 时 间和 空 间 变 化 的模 拟 技 术 , 交 通仿 真 是智 能交 通 运输 系 统 的一 个重 要组 成部 分 ,是计 算 机技 术 在交 通 工程 领域 的一 个 重要 应 用 。利 用 基 于 A et gn 的计算 机 仿 真 通过 模 拟交 通 系统 中个 体 的行 为 ,让 一群 这 样 的个 体在 计算 机 所营 造 的虚 拟环 境 下进 行 相 互 作 用并 演 化 , 自下 而 上 的 “ 现 ” 涌 出整 体 系 统 的复杂 性行 为 。 主体 模型 基本 思路 是 : 多 由于人 类社 会 是 由大量 的个体 构 成 的复 杂系 统 ,因 而在 计算 机 中建 立 每个 经 济实 体 的个 体模 型 ,这 样 的计 算机 中模 型 被称 为 A et gn; 然 后让 这 些 A et gn 遵循 一 定 的 简单 规 则 相互 作 用 ;然 后 通过 观 察 这 群 A et 体作 用 的 gn整 涌 现 肚找 到人 工社 会 的 规律 ,并 用 这些 规律 解 释 和理解 人 类社 会 中 的宏 观 现象 … 。 文 中 以 Ta cG d 型为 基础 , 真 研 究 了 r f r 模 f i i 仿 交 通 系统 从 而得 出停 着 的 车辆 数量 ,平 均 等 待 时间等 曲 线 ,为城 市 规划 和决 策 者提 供 了 数据 。

控件名称
控 件类

gi 8 x ) r一一 0 d
si m le d
设置 嘲格大小 叮 得到不 同的交通 灯数 目
s dr l e i
stD eu 按钮 按钮
p wer o ? s th wic
设置 当前 系统 中车辆的 数目
初婚化程序 运行程序( 循环运行/再次点击则停止运行 ,
%* . t a *
t k— e —y l i sp rc c c — — e
s ed l t p e— i mi ( upt i u— otu ) p t n
sd r le i
sd r l e i
控制交通灯红绿灯变换 的循环间隔
车 辆 最 大 限 制 速 度
sih wt c
睫 ㈣ 进入此系统 的车辆数量
s dr l e i
Dae hs C  ̄g g t h el h i 按钮
用来选择当前交通灯
记录当前状态 , 个足监 视器 这 点 击则变换当前变通灯的状态
体, 主要有道路( 分为路段和交叉 口)信号控 、 制设 施 、 车辆 、 驶 员 、 等 。 些实 体有 的 驾 行人 这
比,A M S有 如下 特 点 :① 社 会 性 : gn 处 于 A et 由多个 A et 成 的社 会 环境 中 ,通过 某 种 gn 构 A et 言 与 其 他 A et gn 语 gn 实施 灵 活 多 样 的交 互 和通 讯 , 现 与 其他 A et 实 gn 的合 作 、 同 、 协 协 商 、 争 等 。② 自制性 : 多 A et 竞 在 gn 系统 中 个 A et 出请 求后 , 他 A et gn发 其 gn 只有 同时 具 备 提供 此服 务 的能 力 与兴趣 时 才 能接 受动 作委 托 , 即一个 A et 能 强制 另 一个 A et gn 不 gn 提供 某 种 服 务 。③协 作 性 :在 多 A et gn 系统 中 ,具 有不 同 目标 的各 个 A et 须 相 互 协 gn必 作 、 同 、 对未 完成 问题 的求解 。 协 协商 3 真模 型 仿 31总体 结构 . 道 路 交 通 系 统 包 含 很 多 相 互 关 联 的 实
具 有一 定程 度 的 自制性 和智 能 性 , 如驾 驶 员 、 表 1 行 人等 , 的是 被动 的受其 他 实体 的影 响 , 有 如 应 的局 限性 , 普 遍存 在 着鲁 棒 性差 、 易扩 也 不 路 段等 。多 主体 技 术能 够对 交 通 系统 中 的各 展 、 算 复 杂等 缺 点 [ 本模 型从 计 算 简 单 出 计 5 1 , 要 素进 行建 模[ 如 交 叉 口 、 号灯 、 通 控制 发统 一 管理信 号 灯 , 次初 始化 好 时间 间隔 。 4 1 , 信 交 一 中心 等 , 这些 要 素进 行 简化 , 立多 主 体概 对 建 3 参数 设置 . 2 念 模 型 。主 要 A et gn 有交 通 路 网 A et车辆 gn、 设 置部 分如 图 1 。 A et信 号 灯 A et其 中 交 通路 网 A et gn、 gn, gn 参 各 个控 件表 示 的物理 意义 如表 1 考 17 9 9年 H r a em n等 [ 提 出 的 二 流 模 型 5 1 33 _初始 化环 境 (w — u oe) 模 型认 为交 通 流有 运行 T of i M d1, ld 该 2多 主体 建模 环 境 是 由 3  ̄ 7的网 格组 成 的 ,通 过 设 73 主 体 ( gn, 有 人 译 为 智 能 体 、 理 ) 车辆 与停 止 的车 辆组 成 。 A et也 代 置 sies : d s e x 3, a — ie y 4初 始 l r g —i — = g d s —= d a z z 路 网描 述 :交通 路 网是 道路 交 通 系统 的 化一 个 4行 3列 的道路 ,其 中两 条道 路交 叉 和 多 主 体 系 统 ( ut A e tS s m MA ) M l — g n yt , S 是 i e 承 交 随 着分 布式 人工 智 能 的研究 而兴 起 的 。 主体 基础 设 施 , 载 着车辆 的 运行 。 通路 网具 有 处有 红 色 和 绿 色 的瓦 片 分 别 代 表 红 灯 和 绿 “ ( gn)一 词 一 般 用 来 描 述 自包 含 的 (e — 复 杂 的拓扑 结构 和集合 特 征 ,如果 过 于复 杂 灯 , 中汽 车 数 目通 过设 置 sdrnn—as A et” sl f 其 l e:u cr i = cn i d 、 感 知环 境 并 能在 一 定 程 度 上控 则 计 算 负 载过 重 , 分 为路 段 、 网 、 叉 口 otn )能 ae 故 路 交 gn 负 制 自身 行 为 的计 算 实体 1 2 1 工 智 能 学 者 三 次 层管 理 ,路 网 A et 责存 储 维 护整 个 。人 Mnk 在 18 年 出版 的著作 《 isy 9 6 思维 的社 会 》 交 通路 网的拓 扑关 系 ,为 交通 实 体提 供路 网 (h oiy o Mi )1 出 了 A et认 为 信 息 。路段 A et T eSce f n t t d3 中提 gn, gn 负责 本路 段 的描述 , 交叉 口 gn包 社 会 中 的某些 个 体经 过协 商 之后 可 以求 得 问 A et 含 信 号 灯 对象 实 现 各入 口车道 交 通 一个 路段 一个 车 道 。 题 的解 , 这些 个体 就是 A etA et 少应 具 流 的时 间分离 , gn。 gn至 备 以下 几 方 面 的关 键 属性 :① 自主 性 :gn 信号 灯结 构 : 号 灯 是重 要 的交通 控 制设 施 , A et 信 具有 属 于其 自身 的计 算 资源 和 局部 于 自身 行 它实 现对 交叉 口不 同流 向 的车辆 进行 时间分 为控 制 的机 制 ,能在 无 外界 直接 操 纵 的情 况 离 ,减 少 车辆 之 间 可能 的 冲突 ,改善 交 通 安 全 ,提 高交 叉 下 , 据 其 内 部状 态 和 感 知 到 的 ( 部 ) 境 根 外 环 口流通 效 率 。 信息 , 定和 控 制 自身 的行 为 。② 交互 性 : 决 能 信 号 灯 控 制从 与其 他 A et 行 多种 形 式 的交 互 ,能 有 效 gn 进 豳 本 质 上 看 , 地 与其 他 A et 同工作 。 反应 性 : 知 gn 协 ③ 能感 是 个 典 型 的 复 所处 的环境 , 对相 关事 件做 出适 时反 应 。 并 ④ 主 动性 : 能遵 循 承诺 采 取 主动 行动 , 现 出面 表 杂 适 应 系统 , 国 内外 相 关 学 向 目标 的行 为。⑤ 推理 和 规 划能 力 :g
复杂性行为。借助 N tg 软件平台, e 0o l 利用 Ta r 模型仿真研 究了有人参与的交通仿真实验, rmcGi d 获取 了随着时间变化 的车辆平均
速 度 、 均等待 时间等数 据 , 平 根据 其 变化 曲线 为建 设低 碳 交通 和智 能 交通 系统 ( S提 供 决策 。 I ) T
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