基于多智能主体的高速公路控制系统结构

高速公路交通量的增加对高速公路交通控制提出了更高的要求。传统的基于精确数学模型的交通控制方法很复杂并且在实际应用中往往达不到预期的控制效果，因此寻求新的有效的交通控制方法也就成为必然。多智能主体(Multi—Agent)技术是人工智能领域中的一个研究热点，单个Agent能够自主地、主动地对对象进行控制，并且Agent之间可以进行协作从而使整个系统达到更大的智能性。介绍多智能主体系统(Multi-Agent System，MAS)的概念，然后描述基于MAS的高速公路交通控制系统结构以及Agent的内部模块的功能，最后对Agent之间的协作进行了简要的分析。基于多智能主体的高速公路交通控制系统拥有一种全新的智能交通控制结构，它能够较好地克服传统交通控制系统所存在的缺陷，适应高速公路交通系统的复杂性和随机性。MAS技术的关键在Agent之间的协调，因此下一步的研究应该集中在Agent之间如何建立有效的协调机制。     

基于Multi-Agent的高速公路集成交通控制系统

高速公路集成交通控制系统是一个非线性分布的动态复杂巨型系统。在智能控制系统分级递阶结构的基础上,提出了高速公路集成交通控制系统的集散递阶体系结构,并以Agent作为各级智能控制器,建立了高速公路集成交通控制系统MAS模型,探讨了MAS中主体的结构模型、构造方法、通信机制和协商机制,为基于Multi—Agent的高速公路集成交通控制系统的最终实现提供了理论指导和方法依据。     

基于多智能体（MAS）的城市快速路智能控制系统设计

分布式人工智能作为人工智能与分布式计算的结合,正逐渐受到人们的重视。以城市快速路控制系统为研究背景,应用多智能体技术,以实现对其智能控制的策略。在分析研究多智能体体系架构与快速路控制系统的控制需求的基础上,进行快速路MAS的总体架构设计与层次功能设计。在分析研究Agent结构模式与构造方法的基础上,设计快速路控制协调智能体Harmony-agent的结构,并针对结构中各个模块的功能进行详细设计。MAS体系可以成为传统控制手段与智能控制方式的统一实现载体,架起了传统控制与智能控制的桥梁。MAS架构体系是兼容传统手段与智能理念的弱耦合思想的良好承载平台。     

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.     

基于Agent的区域交通信号协调控制

应用多智能体技术对区域交通信号的协调控制进行了研究.构建了区域Agent、路口Agent和车载Agent,区域Agent和车载Agent构成网络调度层,路口Agent构成信号控制层.车载Agent和路口Agent采用反应型结构、区域Agent采用思考型结构,从而建立了基于Agent的区域交通控制系统,并通过对系统结构的分析建立了一主多从动态博弈协调模型.最后对一个简单的交通网络进行仿真,仿真结果表明本文所提方法的有效性.     

基于多Agent的集装箱码头生产调度系统建模研究

集装箱码头的生产调度决策是在港口资源有限的条件下,对设施设备进行优化调度,以提高工作效率的问题,涉及因素多而且具有离散性和动态性的特点.文中提出了基于MAS集装箱码头的智能生产调度系统的思路及其结构框架,该系统考虑了泊位、岸桥、集卡、堆场及闸口等设施和设备的资源利用,介绍了Agent的结构和功能,Agent群之间的通信机制和协商机制,并以泊位调度Agent为例,说明了调度Agent群的工作机制.     

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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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.     

基于多智能体的城市交通流控制原型系统

对中国目前的城市交通流控制系统存在的问题进行了分析。针对原系统结构中的不足提出了构建基于多智能体的智能城市交通流控制系统的思路，并研究了该系统的基本框架和实现途径及方法，同时探讨了该系统中各个交通智能体的结构以及它们的协调合作关系，为基于多智能体的智能城市交通流控制系统的最终实现提供了理论指导和方法依据。     

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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.