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基于多智能体系统的城市交通控制与诱导集成化研究 总被引:12,自引:1,他引:11
首先分析城市交通信号控制与动态诱导系统集成的特点及多智能体系统的原理,在此基础上提出基于多智能体系统的城市交通信号控制与交通诱导集成系统的体系结构以及两类相互作用的智能体模型结构:交通信号控制智能体模型及动态交通诱导智能体模型,以交通信号控制智能体模型为主,分析其内在结构和作用机制,最后分析总结了未来研究展望。 相似文献
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面向多智能体的出行前信息下通勤者出行行为研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用面向多智能体的建模与仿真方法,对先进的交通信息系统(ATIS)提供的出行前信息下通勤者出行行为进行了研究.首先,基于贝叶斯理论,建立了在出行前信息与以往出行经验作用下,通勤者出行时间感知动态更新模型;进而以信念-愿望-意图(BDI)模型为基础,将每个通勤者一车辆单元刻画为一个具有双层结构的智能体,并采用面向多智能体语言AgentSpeak(L)刻画了智能体的出行行为决策机制;最后,采用面向多智能体编程平台Jason与微观交通仿真平台Paramics相结合的方式进行了相应的仿真试验.结果表明:贝叶斯理论可以较好地解释驾驶员(尤其是通勤者)出行行为动态特性,同时验证了多智能体技术与微观交通仿真技术的结合在驾驶员行为分析中应用的有效性,为驾驶员行为分析提供了新思路. 相似文献
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基于DCOM式智能体的交通控制系统模型 总被引:2,自引:0,他引:2
章提出了一种智能体的实现方式——DCOM式智能体,并将其应用到交通控制中。针对交通控制中的集中指挥、分级管理和动态变化等特点,将DCOM分布组件技术和智能体技术结合起来。以DCOM式智能体管理交叉口信号、设定道路服务水平,并对堵塞道路选取替换路径,再通过“协作智能体”维护智能体间的通信,从而实现统一指挥、分工协作的交通控制系统。研究表明,此交通控制系统具有更强的稳定性和可扩展性。并减少了人工干预,提高了交通控制的自动化水平。 相似文献
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交通信号区域协调优化的多智能体博弈模型 总被引:15,自引:0,他引:15
本文以多智能体技术和博弈论为基础,对交通信号的区域协调模型进行了研究。文章首先对多智能体交通控制系统做了简单的介绍,然后应用博弈论的相关知识建立了Agent之间的协调模型并给出协调算法,在此基础上对一个简单的交通网络进行仿真,仿真结果表明本文所建立的区域协调模型的有效性。 相似文献
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为协调互联状态控制与车身高度控制之间的耦合关系,结合多智能体理论和博弈论思想搭建电控空气悬架多智能体博弈控制系统。首先建立与试验样车相匹配的整车模型,验证模型准确性,在此基础上,搭建由信息采集智能体、车身高度控制智能体、互联状态控制智能体和博弈智能体构成的多智能体博弈控制系统。在单一工况下验证系统学习行为的有效性,在混合工况下验证系统控制效果。结果表明,在该系统的控制下,直线行驶时,驾驶员位置处的总加权加速度均方根值降低了7.77%,侧倾因子降低了17.87%;转弯工况下,通过牺牲部分行驶平顺性,改善了车辆操纵稳定性;在混合工况下,车辆整体性能有大幅度提升。 相似文献
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