基于多智能体的城市交通区域协调控制方法

在分析城市道路交通信号控制特点的基础上,提出了基于多智能体的城市道路区域协调控制方法.在单路口Agent中引入加强学习方法,实现交通信号实时在线调整;在由多交叉口构成的区域路网中,以车辆平均延误为目标,通过多路口Agent之间的协调机制,实现城市交通区域信号控制的智能协调和全局优化,提高整个区域交通的效率,减少车辆的延误.通过仿真实验,与定时控制和感应控制相比,该方法使车辆的平均延误明显减小.     

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首先简述了交通控制系统的控制结构，然后对多Agent技术在控制系统中的应用优势进行了分析，在对已有相关文献进行分析的基础上，提出了以路口Agent为单位的多Agent交通控制系统结构和路口Agent的内部结构，并对Agent间的协调机制进行了讨论.以混合遗传算法作为路口Agent的计算模型，以延误作为PI值，采用惩罚函数对绿信比进行了优化，通过matlab编程进行实际数据验证，结果表明混合遗传算法的优化结果优于已有的爬山法.     

公路仿真系统设计与实现

对公路的特点和设计评价手段进行了分析，提出了建立公路仿真系统，对设计方案和设计指标进行评价的思路．分析了公路仿真系统的特点，建立了基于Multi—Agent的仿真系统框架，将仿真主体划分为反应Agent，合作Agent，界面Agent3类，分析了各Agent的结构特征．建立了多刚体汽车动力学模型、基于约束Delaunay三角网的公路视景模型、基于预瞄理论的驾驶员模型，并对仿真结果进行了初步的实验验证．     

基于UML的MAS环境下Agent的一般性分层框架

研究有时间、资源等约束的开放MAS环境下的Agent模型，提出了混合型Agent的一般性分层框架．该框架包括特性说明层、心智状态层、计算处理层和信息交互层．分析了Agent的体系结构、其在组织中承担的角色和部件组成等．采用UML技术设计Agent的概念类图，给出了Agent的形式化表达和通用程序的设计方法，并阐述了综合调度引擎、并发性消息处理的实现机制．将该框架应用于青藏铁路贯通线广域线路Agent保护研究。设计了多个Agent实现协同保护功能，解决了传统保护的误动问题，表明采用该Agent框架的设计对解决这一复杂问题是有效的．     

基于工作流与Agent技术的设施管理系统研究

介绍了工作流技术、工作流管理系统、Agent以及多Agent系统的特点,在此基础上将工作流和Agent技术应用到设施管理系统的构建中,给出了工作流与Agent协同管理的方法和框架,并提出了设施管理系统的三层分布式体系结构,即:用户界面层;应用逻辑层及数据服务层.可为后续设施管理系统的开发提供技术上的参考和借鉴.     

基于多Agent的多机场终端区空中交通智能仿真系统设计

本文采用分布式人工智能Multi-Agent理论和方法,探讨多机场终端区空中交通运行的模式,以及航班、管制员与机场等多部门之间的协同工作模式。设计了多Agent的仿真系统模型,给出了航班Agent、管制员Agent和机场管制区Agent等关键智能Agent的具体设计模型,构建了基于多Agent的多机场终端区空中交通智能仿真系统的整体框架和运行体系。为复现多机场终端区实际运行状况,实现多机场终端区空中交通智能仿真奠定了基础。     

基于多Agent的机场场面最优滑行路径算法

为了保障机场安全,提高机场运行效率,建立了依据进出港航班滑行时间最短为决策的多Agent模型,模型以多Agent技术为基础,融合了Dijkstra算法的最优路径选择和合同网协议的思想,形成了基于多Agent的滑行路径优化算法,并依据该算法进行了仿真分析.仿真结果表明:与指定航班优先级相比,使用基于多Agent的优化算法处理同优先级航班,总运行时间可减少15 s;基于多Agent的场面运行调整算法可以有效地把航班和机场上分布的滑行道、跑道、停机位等资源组织起来,智能地发现冲突、躲避冲突,达到全局滑行时间最短,因此,该算法可行.     

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针对综合交通信息平台系统建设的问题，本文在分析综合交通信息平台在智能交通系统中地位和功能的基础上利用多智能体系统技术，提出了基于用户界面Agent、信息感知Agent和信息处理Agent的分布式综合交通信息平台的体系结构，利用多种Agent来完成平台的相关功能，并对各类Agent的主要功能和结构进行了分析.最后分析了基于多智能体系统的综合交通信息平台的优越性，并介绍了目前国内外在综合交通信息平台方面的研究情况.     

对等协商多Agent系统的设计模型

为了解决对等协商多Agent系统的设计问题,提出了一种新的设计模式．构建了对等协商多Agent系统的一种体系结构,给出了多Agent之间协作与交互的形式化描述,对Agent的环境感知器、情景感知器、综合决策和协作域等组件及其之间的关系进行了刻划,并给出了相应的类结构设计．应用该设计模式,对2种故障情景下广域后备保护多Agent系统的协商过程进行了分析,验证了该模式的合理性,为其他结构多Agent系统的设计提供了一定的借鉴．     

一种复杂诊断系统的多智能体协同求解算法

为适应故障诊断中动态变化的环境和满足求解复杂系统全部任务的要求,研究一种基于MAS的分布式智能监控系统.以诊断决策问题的结构及建模过程的层次性为基本思想,基于诊断任务的多层次混合分解策略,提出了融合不同表达方式和推理机制的多Agent并行诊断结构,分析了管理Agent,诊断Agent和决策Agent的基本职能.探讨了实时Agent的组织和演化机制,给出了并行推理过程中的冲突消解算法,建立了具有公共属性的智能体模块化层次结构,实现了基于MAS多层分布式黑板模型的智能监控系统.工程应用效果验证了该求解的可行性和有效性.     

交叉口TSCA体系结构模型构建

根据交叉口交通流及Agent的特性,利用＂感知—认知—行为＂模式来构建交叉口TSCA复合型体系结构,并对其车辆到达情况预测、规则库、学习机制、协调机制等主要功能模块进行描述,为多agent系统在城市区域交通管理与控制的应用奠定基础.     

混行环境下网联信号交叉口车路协同控制方法

为了提高网联信号交叉口车路协同控制对真实交通环境的适应性,以智能网联汽车与网联人工驾驶汽车混行的典型交通应用场景为研究对象,通过构建八相位网联信号交叉口,研究了混行环境下的交通信号和网联车辆轨迹车路协同优化控制方法;在对场景中的网联车辆运动学特性和跟驰行为进行建模的基础上,构建了一种混行车辆编队方法;基于混行车队模型、安全约束与燃油消耗模型,建立了基于滚动优化的交通信号-车辆轨迹协同优化控制方法;基于异步分层优化思路,将该协同控制问题分解为上层交通信号优化与下层车辆轨迹优化两方面,以交叉口车辆行驶延误时间和燃油消耗量为优化目标,利用遗传算法和“三段式”轨迹优化法分别对交通信号优化问题与车辆轨迹优化问题进行求解;对不同稳态车速与智能网联汽车渗透率下构建的混行交通流的稳定性进行了验证,并通过仿真测试分析了所提出的协同优化控制方法的控制效能与关键参数对控制效能的影响。分析结果表明:在不同交通流量与智能网联汽车渗透率下,提出的控制方法均可有效提升交叉口通行效率与燃油经济性;在完全渗透环境下,较固定配时交通信号控制方法最高可分别提升57.3%和13.3%;随着智能网联汽车渗透率的增加,其控制效能不断提高,较无渗透条件最高可分别提升42.0%和14.2%;即使智能网联汽车渗透率仅达到20%,较无渗透条件也可以在交通效率方面实现20.4%的显著改善;较长的交通信号周期与较短的网联人工驾驶汽车驾驶人反应时间有助于协同控制效能的提升。      

新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现,能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中,信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景,且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理,设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架,并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下,一方面,实现交叉口信号配时动态适应交通需求;另一方面,实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度,高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口,降低绿灯启动损失,提高交叉口通行效率。仿真实验表明,本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误,同时,基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析,进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性,并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。     

考虑交通事件影响的动态交通信号控制策略

采用数值仿真方法评价了固定式信号控制、延误最小自适应信号控制与通行能力最大自适应控制3种典型信号控制策略下的路网动态运行效率; 采用双排队模型构建了动态交通流仿真平台, 提出了交叉口流量传输优化模型, 分析了双排队模型中交叉口内交通流运行的状态; 假定用户依据瞬时用户最优原则选择路径, 提出了考虑信号控制惩罚时间的瞬时用户最优约束; 以系统总行程时间、有无交通事件影响的行程时间为评价指标, 研究了低、中、高3级不同交通需求下的信号控制效果。试验结果表明: 在低、中级交通需求下延误最小自适应控制策略的系统总行程时间最小, 比通行能力最大自适应控制在无交通事件影响下总行程时间分别降低0.45%和0.18%, 在有交通事件影响下总行程时间分别降低5.95%和2.52%;在高级交通需求下, 通行能力最大自适应控制总行程时间最小, 对比延误最小自适应控制, 在有、无交通事件影响下系统总行程时间分别降低5.46%、5.31%;对比有无交通事件影响下系统总行程时间变化幅度, 固定式信号控制在不同交通需求下均表现出最高的稳定性; 在低、中级交通需求下, 延误最小自适应控制策略较通行能力最大自适应信号控制策略更稳定, 在高级交通需求下, 两者的稳定性无显著差异。可见, 当交通需求较大时, 应提升交叉口通行能力, 当交通需求较小时, 应降低车辆延误。      

城市错位交叉口交通通行特性

错位交叉口是一种特殊的平面交叉口，要最大限度地利用现有的资源，实现城市错位交叉口交通信号的合理控制，必须根据错位交叉口的地理位置、交通环境和交通流结构等进行综合治理。在以已运行7年的西安市南二环中段错位交又口为例，对城市主干道错位交叉口的交通量、平均通行车速和行车延误等通行特性进行了调查分析基础上，针对城市错位交叉口存在的干道车辆延误大、停驶率高、交叉口通行能力低等问题，从交通信号控制系统、交通管理、标志标线的设置等方面进行了初步研究。     

交通信号控制参数的仿真优化方法研究

为优化区域交通网络中各信号控制器的配时方案,利用递推最小二乘算法(RLS)和同时扰动随机近似(SPSA)算法,由检测器流量估计DynaCHINA动态网络交通仿真与分析系统的动态OD矩阵,输入并标定各路段的速度-密度模型参数和饱和流量,获得网络状态的准确估计,包括各路段的速度、密度、流量、队列长度等;在此基础上,利用SPSA算法优化各信号控制器配时参数,包括各信号控制器的周期、相位差和绿信比,使得网络中车辆的平均旅行延误、队列长度、或交叉口通过量等指标最优. 针对实际路网的测试表明,本文的参数标定方法可以获得准确的检测器流量估计,结果明显优于Ashok K的动态OD矩阵与检测器流量估计方法;与现有的基于Synchro信号配时优化软件获得的结果相比较,该方法可较大幅度缩短车辆在路网中的平均旅行延误,并可推广应用于更复杂的区域路网的信号控制参数优化等场合.     

Mechanism Analysis and Implementation Framework for Traffic Signal Control of Over-saturated Intersection Group

For the purpose of improving traffic signal control at over-saturated intersection group, the traffic control targets and structure were optimized, and an implementation framework was proposed. After analyzing the congestion inducements, the maximum throughput and minimum average queue of critical route were selected as the optimization objectives. The critical route layer was added to optimize control structure. The implementation framework for signal timing plan optimization was also put forward considering the over-saturated traffic control characters. Detailed optimization measures for each layer were also discussed. Simulations with the traffic data of an intersection group at Guangzhou Road in Nanjing were selected to compare the performance of dynamic timing plan using proposed strategy and static timing plan. The results indicated the proposed method can be used to optimize traffic signal control of over-saturated intersections group with satisfying robustness and reliability.     

信号交叉口绿色驾驶车速控制方法

信号交叉口是整个城市交通路网中的瓶颈区域.车流经常在路口停车等候造成怠速行驶,严重降低交叉口的通行效率,同时造成严重的汽车尾气排放污染.为了减轻交叉口对交通流的阻断,合理降低信号交叉口的车辆延误、燃油消耗和污染物排放,本文提出了一种基于多级可变速度限制的信号交叉口绿色驾驶控制方法.该方法以可变速度限制值为控制变量,并基于固定式检测器获取的交叉口附近道路交通状况信息对车辆进行速度限制值的实时发布,以实现在不增加旅行时间的基础上平滑车辆驶近交叉口过程中的时空轨迹.通过MATLAB对该方法进行仿真验证,结果表明,其能够有效地降低交叉口的车辆延误,并减少车辆的燃油消耗与污染物排放量.     

逆向可变车道交叉口信号配时优化方法

为提升逆向可变车道交叉口通行效率，提出一种基于逆向可变车道交叉口信号配时优化方法.假设车辆到达服从泊松分布，基于逆向可变车道交叉口车流运行特征，构建了逆向可变车道交叉口通行能力和延误计算模型；以周期时长、主预信号控制、逆向可变车道长度及饱和度等为约束，交叉口通行能力最大和平均延误最小为目标，建立了交叉口信号配时双目标优化模型，采用模拟退火算法求解.选取南昌市某交叉口分析了其设置逆向可变车道后，在高、中、低流量及不同左转比例下的运行效果.结果表明，本文所提方法在不同流量下均能提高交叉口的通行能力并减少延误，且更适合高流量交叉口；当高流量交叉口左转比例大于 20%时，交叉口通行效率改善更加显著.