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基于多智能体的城市交通仿真研究

2013-05-29 01:14
导读:土木工程论文毕业论文,基于多智能体的城市交通仿真研究论文样本,在线游览或下载,科教论文网海量论文供你参考:  1 引言   交通仿真shi20世纪60年代以来,随着计算机技术de进步而开
 1 引言
  交通仿真shi20世纪60年代以来,随着计算机技术de进步而开展起来de采用计算机数字模型来反映复杂道路交通现象de交通剖析技术和办法。从实验角度看,道路交通仿真shi再现交通流时间和空间变化de模仿技术,交通仿真shi智能交通运输系统de壹个重要组成局部,shi计算机技术在交通工程范畴de壹个重要应用。应用基于Agentde计算机仿真经过模仿交通系统中个体de行为,让壹群这样de个体在计算机所营造de虚拟环境下停止互相作用并演化,自下而上de“涌现”出整体系统de复杂性行为。多主体模型根本思绪shi:由于人类社会shi由大量de个体构成de复杂系统,因此在计算机中树立每个经济实体de个体模型,这样de计算机中模型被称为Agent;然后让这些Agent遵照壹定de简单规则互相作用;然后经过察看这群Agent整体作用de涌现性找到人工社会de规律,并用这些规律解释和了解人类社会中de宏观现象[1]。
  文中以Traffic Grid模型为根底,仿真研讨了交通系统从而得出停着de车辆数量,均匀等候时间等曲线,为城市规划和决策者提供了数据。
  2多主体建模
  主体(Agent,也有人译为智能体、代理)和多主体系统(Multi-Agent System,MAS)shi随着散布式人工智能de研讨而兴起de。“主体(Agent)”壹词壹般用来描绘自包含de(self-contained)、能感知环境并能在壹定水平上控制本身行为de计算实体[2]。人工智能学者Minsky在1986年出版de著作《思想de社会》(The Society of Mind)[3]中提出了Agent,以为社会中de某些个体经过协商之后能够求得问题de解,这些个体就shiAgent。Agent至少应具备以下几方面de关键属性:①自主性:Agent具有属于其本身de计算资源和部分于本身行为控制de机制,能在无外界直接支配de状况下,依据其内部状态和感知到de(外部)环境信息,决议和控制本身de行为。②交互性:能与其他Agent停止多种方式de交互,能有效地与其他Agent协同工作。③反响性:能感知所处de环境,并对相关事情做出适时反响。④主动性:能遵照承诺采取主动行动,表现出面向目的de行为。⑤推理和规划才能:Agent具有学习学问和经历及停止相关de推理和智能计算de才能。 (转载自http://zw.NSEaC.com科教作文网)
  多Agent系统(MAS)由多个自主或半自主de智能体组成,每个Agent或者实行本人de职责,或者与其他Agent通讯获取信息相互协作完成整个问题de求解。与单Agent相比,MAS有如下特性:①社会性:Agent处于由多个Agent构成de社会环境中,经过某种Agent言语与其他Agent施行灵敏多样de交互和通讯,完成与其他Agentde协作、协同、协商、竞争等。②自制性:在多Agent系统中壹个Agent发出恳求后,其他Agent只要同时具备提供此效劳de才能与兴味时才干承受动作拜托,即壹个Agent不能强迫另壹个Agent提供某种效劳。③协作性:在多Agent系统中,具有不同目的de各个Agent必需互相协作、协同、协商对未完成问题de求解。
  3仿真模型
  3.1 总体构造
  道路交通系统包含很多互相关联de实体,主要有道路(分为路段和穿插口)、信号控制设备、车辆、驾驶员、行人等。这些实体有de具有壹定水平de自制性和智能性,如驾驶员、行人等,有deshi被动de受其他实体de影响,如路段等。多主体技术可以对交通系统中de各要素停止建模[4],如穿插口、信号灯、交通控制中心等,对这些要素停止简化,树立多主体概念模型。主要Agent有交通路网Agent、车辆Agent、信号灯Agent,其中交通路网Agent参考1979年Herman等[5]提出de贰流模型(Two-fluid Model),该模型以为交通流有运转车辆与中止de车辆组成。
  路网描绘:交通路网shi道路交通系统de根底设备,承载着车辆de运转。交通路网具有复杂de拓扑构造和汇合特征,假如过于复杂则计算负载过重,故分为路段、路网、穿插口叁次层管理,路网Agent担任存储维护整个交通路网de拓扑关系,为交通实体提供路网信息。路段Agent担任本路段de描绘,穿插口Agent包含信号灯对象完成各入口车道交通流de时间别离,壹个路段壹个车道。 本文来自中国科教评价网
  信号灯构造:信号灯shi重要de交通控制设备,它完成对穿插口不同流向de车辆停止时间别离,减少车辆之间可能de抵触,改善交通平安,进步穿插口流通效率。信号灯控制从实质上看,shi壹个典型de复杂顺应系统,国内外相关学者对信号灯控制已做出大量研讨,也产生许多控制计划,但都有相应de局限性,也普遍存在着鲁棒性差、不易扩展、计算复杂等缺陷[5],本模型从计算简单动身统壹管理信号灯,壹次初始化好时间距离。
  3.2参数设置
  设置局部如图1。
  各个控件表示de物理意义如表1
  3.3初始化环境
  环境shi由37×37de网格组成de,经过设置sliders :grid-size-x=3,grid-size-y=4初始化壹个4行3列de道路,其中两条道路穿插处有红色和绿色de瓦片分别代表红灯和绿灯,其中汽车数目经过设置slider:num-cars=54,点击Setup按钮即构成道路图,如图2。
  图2 叁行肆列de道路图
  3.4相关规则
  3.4.1环境规则
  初始时车辆数目( num-cars )壹定要小于路(如图2中白色de表示道路)de数量,假如超出则提示正告信息。
  假如无人参与此系统则设置 current-auto? 为 off ,有则设置 on ,并且经过 current-phase 选择壹个交通灯为控制de交通灯。
  此系统假如没有交通灯de参与则设置 power? 为 off ,反之则设置为 on 。
  3.4.2运转规则
  每壹个时间步,车子依照当前速度向前行驶,假如当前速度小于限制速度( speed-limit )并且它们前方没有车子,那么它们加速( speed-up )行驶,假如前面de车辆速度小于本人de车速,那么当前车子要调整本人车速和前面de车速壹致( slow-down ),遇到红灯或者停着de车辆,当前车辆要中止。
  4案例剖析及结果
  4.1 案例壹
  目前,以城市交通为背景,研讨诸如拥堵de方式、传播、消散、交通流在路网中de优化散布、车辆动态途径选择、特殊车辆控制等问题时,无信号灯穿插口车辆通行状况de精确性表征都shi不可
(转载自http://zw.NSEaC.com科教作文网)

短少de重要壹环[6]。依照上述模型运转,当在没有信号灯也没有人参与de状况下(power?设置为off),道路为4行3列,车辆数目为140时de运转结果如图3 
  当在有信号灯没有人参与de状况下(power?设置为on),道路为4行3列,车辆数目为140时de运转结果如图4 
  4.2 案例贰
  依照上述模型运转,当在道路为4行3列,车辆数目为54时我们得出停着de车辆数量柱状图如图5,车辆均匀速度柱状图如图6,均匀等候时间柱状图如图7:
  图5 停着de车辆数量
  4.3 剖析及结果
  由案例壹可知,在有信号灯参与交通管理下交通却快速解体了(图3 ticks=3164,图4 ticks=665,ticksshi时间步,随着时间持续而增长),招致这种结果有多个要素,如信号灯控制不合理、车辆数目过大超越了道路de承载才能等。
  有案例贰可知,车辆均匀速度与停着de车辆数量有壹定de关系,正如贰流模型中以为de路网宏观层面de均匀行驶速度与路网上车辆de比重de幂运算成线性关系[7].
  限于篇幅,文中只给了两个案例,有参数设置能够看出要得到高效de交通模仿数据需求大量de实验和多种组合,我们还能够得出有人参与交通管理de状况下穿插口de流通效率会进步,当有活动车辆进入交通道路或者分开交通道路会对上述结论产生何种影响等许多对理论有指导意义de结论。
  结论
  文中从基于多Agent建模de角度动身,借助Netlogo软件平台,应用了“Traffic Grid模型”,模仿了不同组合de参数对交通系统产生不同de影响,获取了车辆均匀等候时间、中止de车辆等随时间变化de曲线,但shi由于此模型比拟简单,模仿de范围小、没有采用实践路网等要素,有待更好de改善。
  多主体模型以并行de方式模仿非线性因果de社会系统,使人们更好天文解社会现象,发现现象背后de机制,从而做出预测和辅助决策。多主体建模目前还未构成成熟de体系,因此也没有壹套完好而成形de理论,但能够预言,随着多主体思想de提高理论办法de完善,基于多主体建模和仿真会越来越多地应用于社会生活研讨中。            
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