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基于多智能体博弈的路径选择策略仿真研究 总被引：1，自引：0，他引：1
系统最优与用户最优代表了交通分配中路网管理者与出行者两种不同的利益出发点。在综合考虑两者在路径选择过程中动态交互特点的基础上,引入博弈论的思想协调两者的利益冲突,建立了路网系统管理者与出行者之间的路径选择博弈模型。为验证模型的有效性,结合多智能体技术进行了相应的仿真实验,并利用多智能体仿真软件Starlogo进行模拟。通过对无信息无博弈（随机）出行、用户最优出行、有信息有博弈出行以及系统最优出行等4种不同仿真方案的比较分析,验证了系统与出行个体之间协调的博弈模型性能满足了驾驶员出行需求,提高了路网整体效率,为建立实用的诱导策略提供了参考。 相似文献
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考虑应急服务设施忙碌条件下的需求覆盖可靠度,以及在应急救援中卫星消防站主站和副站关联机制,构建了超立方体排队均衡条件下的卫星消防站渐进覆盖混合整数规划模型,对不同等级灾害的车辆选址与调派方案进行了渐进覆盖优化.应用软件GAMS与局部搜索算法对模型进行编程与求解,并对黑龙江省哈尔滨市主城区卫星消防站布局进行了实例优化,通过计算消防服务水平,证实了卫星消防站模式的优势,并对卫星消防站关联成本进行了敏感度分析,为哈尔滨市消防规划部门预算投入提供了更为准确的参考. 相似文献
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为了满足个体出行者的信息服务需求、均衡分配路网系统交通量,采用效用理论和multi-agent建模技术,将驾驶员、信息发布单元以及路网管理者分别作为不同的Agent建立模型,提出了基于multi-agent协商的个性化信息服务策略,期望通过Agent之间的协商实现个体出行者与路网管理者之间的利益均衡.应用Starlogo仿真技术,针对5种路网饱和度和6种服务供应-接受比例组合成的30种服务供给模式,分析了该信息服务策略对出行个体和整体路网的影响.仿真结果表明:协商服务最佳适用路况的流量饱和度为0.95,最佳的服务供应比例为60%. 相似文献
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