基于多Agent的城市交通控制建模研究

给出了多Agent智能系统的协作工作框架模型,设计了基于多Agent的分层递阶交通信号控制系统模型。实现了以多Agent计算为框架的仿真系统。通过实例仿真和分析证明了该方法的有效性和适用性。     

基于多Agent的城市快速路协调控制研究

探讨了多Agent技术的特点及其应用,设计了基于多Agent的城市快速路控制系统的结构框架,包括区域协调Agent和控制Agent。并提出一种基于Q-学习的协调控制策略,实现Agent的学习功能。最后,通过微观交通仿真软件PARAMCIS对大望桥——四惠桥快速路交通区域建模,仿真结果表明结合Q-学习、模糊控制、仿真技术和信息诱导等方法的协调控制策略,可以在一定程度上改善整个快速路区域的交通状况。     

基于多智能体的智能交通控制结构模型

介绍了多智能体在智能交通控制中的应用,给出了多智能体的控制模型以及应用于交通控制中的结构框架模型。同时,本文还给出了该结构模型中各个Agent在系统中的功能。     

基于多智能主体系统的车道变换模型

为更加真实地反映车道变换行为,建立具有良好性能的车道变换模型,根据抽样调查结果分析了车道变换的基本条件。引入智能主体(Agent)理论,将Agent与车道变换行为联系起来,建立了基于多智能主体系统(Multi-Agent System,MAS)的车道变换模型框架;给出了车辆MAS的结构,抽象了各Agent成员的元组构成,给出了各Agent成员的工作原理与执行流程;基于多智能系统工程方法(Multi-Agent Systems Engineering Methodology,MASEM),给出了车道变换的仿真流程并得到仿真实例。研究结果表明:在2 km长的双向4车道高速公路上,在30 s时间内,利用提出的车道变换模型仿真得到的车道变换车辆次数与实际情况相差8%;在该时段内任意瞬间,正在执行车道变换的车辆数目与实际情况相差仅1.67%。     

基于行人Agent的大型客运枢纽仿真系统框架研究

分析了大型客运枢纽仿真系统中的各子模块及其功能,构建了行人Agent模型,进行了枢纽内部设施的抽象方法研究;借鉴子整体系统仿真方法,提出了基于枢纽设施对象划分行人组织的子整体多层次仿真方法;最后构建出基于行人Agent的大型客运枢纽仿真系统框架。     

基于FSM的多Agent信号交叉口微观建模仿真

利用多Agent技术对信息环境下信号交叉口进行建模,分析了驾驶员Agent和信号灯A—gent的有限状态机结构,探讨了基本转换规则的状态转换,并给出了系统模型实现的框架。所提出的模型能充分描述信息环境下信号交叉口的各个体的行为状态以及状态转换,转换规则可以根据实际交通数据进行修改和标定,可适用于信息环境信号交叉口的运行分析。     

Web环境下公路工程造价审查系统研究

针对目前公路工程造价审查体系存在的问题，在分析群体决策支持系统、多Agent和数据库技术发展趋势的基础上，对Web环境下的公路工程造价审查系统的体系框架进行了优化设计。并提出了造价资料的分步综合审查法。     

混合交通流出行者Agent行为模型

由于混合交通流的交通行为和交通情况的复杂性,针对混合交通流的微观仿真模型开发一直是系统仿真领域研究难点和热点.文中提出一个基于活动的、适用于城域混合交通流仿真的出行者Agent行为模型——A-TAM,通过分析一个完整的典型出行过程,借此构建出A-TAM模型层次框架,应用Agent建模、效用函数理论和“心理场”理论对A-TAM模型中各层次模型进行分别建模,最后应用A-TAM模型对自行车在混合交通流无信号交叉口的行为进行建模,仿真结果验证了A-TAM模型的有效性.      

基于Agent高速公路监控系统研究

基于多Agent系统的高速公路监控系统是一种在网络环境下的分布式软件平台，具有合理的系统结构，良好的兼容性和扩展性。章根据多Agent系统概念，提出了一种基于多Agent系统的分布式高速公路监控系统组织模型。在讨论高速公路监控系统Agent特征后，分析其中系统管理Agent模型、监控Agent模型的功能和结构，介绍了高速公路监控系统软件实现。     

基于Agent控制器的单路口信号灯学习控制方法研究

将强化学习中的Q学习算法与Agent技术相结合,构成Agent控制器对单路口的信号灯进行控制.介绍了将经验知识与Q学习算法相结合实现的Agent学习机制,提出了一种适合交通环境的强化函数,以解决单路口的动态实时控制.经仿真软件Paramics对实际路口进行仿真实验,验证了该方法具有较好的控制效果.