基于多智能体系统的城市交通控制与诱导集成化研究

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。     

基于多智能体技术的交通管理系统的研究

提出了基于多智能体技术的交通管理系统，将交通管理系统与目前人工智能领域的研究热点问题－多智能体技术相结合，即通过多个智能体有机构成多智能体系统，利用各个智能体之间的协商与合作来辅助实现智能化的交通管理系统，从而提高交通管理部门的管理效率，降低由于交通带来的环境污染，论述了多智能体系统的原理，基于多智能体技术的交通管理系统的结构框架及其优势。     

智能交通系统（ITS）建模与控制问题

交通网络是个个极其复杂的大系统，它提出了大量具有挑战性的建模和控制问题。本文力求给以综述并指出运用信息和智能化技术的必要性及其解题途径。     

基于Agent的城市道路交通信号控制方法

将Agent技术与Q学习算法相结合,应用到交通信号控制系统中,提出基于Agent技术的城市道路交通信号控制方法,建立了基于Agent的单交叉口信号控制结构模型,并阐述了Q学习机制的实现方法.系统根据交叉口基本的路况信息,以及实时采集到的交通量,通过加强学习的奖惩机制来动态调整不同相位的通行权及信号配时时长.当奖惩值为加强时,保持该相位通行权,并适当延长绿灯时间;当为惩罚时,则相应缩短绿灯时间或将通行权切换到下一相位,实现自适应控制,减少路口排队车辆的平均延误.通过对一个四相位交叉口进行仿真研究,与定时控制相比,控制效果得到明显提高.     

基于Multi-agent的城市交通控制与诱导协调研究

分析了城市交通控制和诱导系统协调的必要性,在总结已有研究方法的基础上,提出了基于多智能体的协调方法.该协调系统由信息处理agent、交通控制策略agent、交通诱导策略agent、交通控制执行agent和交通诱导执行agent等组成,各agent间采用基于对策论的协调.该协调方式能适应实时变化的交通环境,克服传统协调方式通信费用高的缺点.     

城市交通区域智能协调控制研究

针对我国城市混合交通状态复杂多变，随机性大，具有分布式交通区域控制等特点，利用多智能体技术和融合技术对其进行研究，提出了基于多智能体技术和融合技术的城市交通区域控制系统框架和智能体的内部结构，并采用博弈再励学习方法进行优化控制和区域协调，实现城市交通控制区域智能协调和全局优化，最后通过仿真分析说明算法的有效性。     

基于交通流颗粒化结构的交通控制模型

城市交通系统是一个复杂的、非线性、非结构化、强相关的随机系统,在选择适当时空尺度的交通流颗粒结构且消除或减弱了颗粒间关联的基础上,多尺度分析是交通系统一个简单而又有足够精度的问题求解方法。基于交通流颗粒化结构建立了多智能体交通控制模型,采用基于案例推理的动态参数匹配和协调冲突检验,以寻求交叉口信号控制的优化方案。最后,以广州中心区交叉口为例说明颗粒化结构分布式求解方案的可行性。     

城市交通干线双向绿波带控制技术研究

针对目前大部分中小城市交通干线拥堵现象和道路现有的交通信号设施设备,提出1种定时双向绿波协调控制策略.通过对城市干线交通控制策略及其控制方法的研究,在MaxBand核心模型的基础上,以双向绿波带宽和最大为目标,引入启动清空时间,利用LinGo软件计算模型获得更精确和符合实际的相位差,保证了绿波带宽的有效性,降低了车辆停车率和平均延误时间.实际应用表明该方法能有效改善主干线的交通运行现状.     

基于数据仓库技术的城市交通共用信息服务平台

基于ITS发展对综合利用交通信息的需要，提出基于数据仓库技术的城市交通共用信息服务平台的设想；在系统分析城市交通系统的基础上，结合ITS未来发展框架，明确了城市共用信息服务平台的目标，研究该平台应具有的功能，分析了为达到系统目标的共用信息有服务平台结构。     

基于Multi-Agent的区域交通协调控制研究

提出了一种基于Multi-Agent的区域交通协调控制系统。系统针对路网中各交叉口交通流相互影响的特点，构造了一种基于分布权值函数的分布式Q学习算法，采用此算法实现了Multi-Agent的学习以及协调机制。通过各Agent间的协调控制来协调相邻交叉口处的控制信号，从而消除路网中的交通拥塞。最后利用微观交通仿真软件Paramics对控制算法进行了仿真研究，仿真结果表明了控制算法的有效性。     

城市交通信号控制系统ACTRA的建设和应用

对新一代的交通信号控制系统(ACTRA)进行了简要介绍,对国内应用现状进行了分析,指出该系统的工作模式和模块化设计的结构特点,重点对系统的控制优化算法进行了研究,对Sy nchro仿真软件在ACTRA系统中的应用进行了探讨.     

城市交通智能控制优化算法

在传统的交叉口信号模糊控制基础上，提出了基于相序优化的模糊控制算法，并用改进的遗传算法优化模糊控制规则。对相序的优化考虑了驾驶员的心理，执行了专家的决策；对控制规则进行优化，减少了因专家主观性而导致控制器的不完备性。以典型的十字交叉口和四相位交通信号控制为例，选择不同时段的交通流数据进行仿真。结果表明：采用该控制算法设计的信号控制器能有效避免交通流不平衡引起的拥挤堵塞，具有更好的实时性和控制效果。     

基于仿真的交通信号控制优化策略研究

根据道路流量,研究了利用灵活的控制策略提高交通控制的效率问题.针对信号控制交叉口实际流量动态变化的特征,在现有传统控制方法的基础上根据交叉口交通流的变化特点,提出采用可变车道控制模式的控制方法、单边轮放控制模式的控制方法,介绍了其潜在的适用条件、优势及特点,并在交通流量调查的的基础上,建立了交叉口的相应仿真模型,利用信号控制仿真软件Synchro验证了在高峰期不同控制方法的效果.仿真结果表明,所提出的控制方法适用于具有相应流量特点的交叉口,提高了信号交叉口的控制效率.     

基于遗传算法的交叉口信号控制可靠性优化模型研究

随着城市道路交通网络可靠性研究的深入,交叉口的可靠性问题开始凸显。交叉口可靠性主要取决与各进口流量的大小和交叉口控制方式。当前以平均延误为优化对象的控制方式实际上很难满足路口可靠性的要求。本文在定义了路口旅行时间可靠性的基础上,运用概率论基础知识,建立了路口可靠性优化控制模型,并且运用遗传算法对优化模型进行了求解。     

基于Multi-Agent的城市道路平交口混合交通流动态模拟与实现

通过分析机动车和自行车在城市道路平交口处的动态行为特性,建立了平交口混合交通流微观行为模型,提出了基于Multi-Agent的平交口混合交通流动态并行模拟算法,构造了机动车和自行车的Agent类函数,通过计算机仿真再现了平交口混合交通流的动态行为特性。实测数据和仿真分析结果验证了所建模型是正确的。该研究成果解决了传统仿真技术不能协同模拟多种混合交通流动态行为特性的难题,同时为解决我国城市道路平交口的交通干扰和拥堵问题提供了一种新的模拟分析方法。     

城市交通信号控制研究综述

分析了我国城市交通信号控制研究的方法和现状。介绍了国内城市交通信号控制应用现状，并指出了我国城市交通信号控制的难点及其发展趋势。     

城市交通控制与诱导系统协同研究

从子系统功能整合的角度研究城市交通控制与诱导系统协同问题,指出两系统协同的内容主要包括:信息协同,策略协同和协同实施。描述了系统协同的数据结构,提出信息协同组织流程,对交通控制系统与诱导系统的策略协同进行研究,给出两系统的策略协同模型,以multi-agent技术为依托,建立了城市交通控制与诱导系统协同实施的体系框架,并通过仿真分析说明算法的有效性。为城市交通控制与诱导系统协同的最终实现提供理论指导和方法依据。     

基于XML的交通信号控制标记语言

针对我国城市交通信号控制系统建设中由于通信协议标准而导致的互换性和交换性问题,在分析可扩展标记语言特点的基础上,提出了交通信号控制标记语言,并探讨了交通信号控制标记语言的数据层次框架、模式和实施技术方案。