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文檔簡介
1、文章來源 畢業(yè)論文網(wǎng) 基于多智能體的城市交通仿真研究文章來源 畢業(yè)論文網(wǎng) 1 引言 交通仿真shi20世紀60年代以來,隨著計算機技術(shù)de進步而開展起來de采用計算機數(shù)字模型來反映復(fù)雜道路交通現(xiàn)象de交通剖析技術(shù)和辦法。從實驗角度看,道路交通仿真shi再現(xiàn)交通流時間和空間變化de模仿技術(shù),交通仿真shi智能交通運輸系統(tǒng)de壹個重要組成局部,shi計算機技術(shù)在交通工程范疇de壹個重要應(yīng)用。應(yīng)用基于agentde計算機仿真經(jīng)過模仿交通系統(tǒng)中個體de行為,讓壹群這樣de個體在計算機所營造de虛擬環(huán)境下停止互相作用并演化,自下而上de“涌現(xiàn)”出整體系統(tǒng)de復(fù)雜性行為。多主體模型根本思緒shi:由于人類
2、社會shi由大量de個體構(gòu)成de復(fù)雜系統(tǒng),因此在計算機中樹立每個經(jīng)濟實體de個體模型,這樣de計算機中模型被稱為agent;然后讓這些agent遵照壹定de簡單規(guī)則互相作用;然后經(jīng)過察看這群agent整體作用de涌現(xiàn)性找到人工社會de規(guī)律,并用這些規(guī)律解釋和了解人類社會中de宏觀現(xiàn)象1。 文中以traffic grid模型為根底,仿真研討了交通系統(tǒng)從而得出停著de車輛數(shù)量,均勻等候時間等曲線,為城市規(guī)劃和決策者提供了數(shù)據(jù)。 2多主體建模 主體(agent,也有人譯為智能體、代理)和多主體系統(tǒng)(multi-agent system,mas)shi隨著散布式人工智能de研討而興起de?!爸黧w(ag
3、ent)”壹詞壹般用來描繪自包含de(self-contained)、能感知環(huán)境并能在壹定水平上控制本身行為de計算實體2。人工智能學(xué)者minsky在1986年出版de著作思想de社會(the society of mind)3中提出了agent,以為社會中de某些個體經(jīng)過協(xié)商之后能夠求得問題de解,這些個體就shiagent。agent至少應(yīng)具備以下幾方面de關(guān)鍵屬性:自主性:agent具有屬于其本身de計算資源和部分于本身行為控制de機制,能在無外界直接支配de狀況下,依據(jù)其內(nèi)部狀態(tài)和感知到de(外部)環(huán)境信息,決議和控制本身de行為。交互性:能與其他agent停止多種方式de交互,能有效
4、地與其他agent協(xié)同工作。反響性:能感知所處de環(huán)境,并對相關(guān)事情做出適時反響。主動性:能遵照承諾采取主動行動,表現(xiàn)出面向目的de行為。推理和規(guī)劃才能:agent具有學(xué)習(xí)學(xué)問和經(jīng)歷及停止相關(guān)de推理和智能計算de才能。 多agent系統(tǒng)(mas)由多個自主或半自主de智能體組成,每個agent或者實行本人de職責(zé),或者與其他agent通訊獲取信息相互協(xié)作完成整個問題de求解。與單agent相比,mas有如下特性:社會性:agent處于由多個agent構(gòu)成de社會環(huán)境中,經(jīng)過某種agent言語與其他agent施行靈敏多樣de交互和通訊,完成與其他agentde協(xié)作、協(xié)同、協(xié)商、競爭等。自制性:
5、在多agent系統(tǒng)中壹個agent發(fā)出懇求后,其他agent只要同時具備提供此效勞de才能與興味時才干承受動作拜托,即壹個agent不能強迫另壹個agent提供某種效勞。協(xié)作性:在多agent系統(tǒng)中,具有不同目的de各個agent必需互相協(xié)作、協(xié)同、協(xié)商對未完成問題de求解。 3仿真模型 3.1 總體構(gòu)造 道路交通系統(tǒng)包含很多互相關(guān)聯(lián)de實體,主要有道路(分為路段和穿插口)、信號控制設(shè)備、車輛、駕駛員、行人等。這些實體有de具有壹定水平de自制性和智能性,如駕駛員、行人等,有deshi被動de受其他實體de影響,如路段等。多主體技術(shù)可以對交通系統(tǒng)中de各要素停止建模4,如穿插口、信號燈、交通控
6、制中心等,對這些要素停止簡化,樹立多主體概念模型。主要agent有交通路網(wǎng)agent、車輛agent、信號燈agent,其中交通路網(wǎng)agent參考1979年herman等5提出de貳流模型(two-fluid model),該模型以為交通流有運轉(zhuǎn)車輛與中止de車輛組成。 路網(wǎng)描繪:交通路網(wǎng)shi道路交通系統(tǒng)de根底設(shè)備,承載著車輛de運轉(zhuǎn)。交通路網(wǎng)具有復(fù)雜de拓撲構(gòu)造和匯合特征,假如過于復(fù)雜則計算負載過重,故分為路段、路網(wǎng)、穿插口叁次層管理,路網(wǎng)agent擔(dān)任存儲維護整個交通路網(wǎng)de拓撲關(guān)系,為交通實體提供路網(wǎng)信息。路段agent擔(dān)任本路段de描繪,穿插口agent包含信號燈對象完成各入口車道
7、交通流de時間別離,壹個路段壹個車道。 信號燈構(gòu)造:信號燈shi重要de交通控制設(shè)備,它完成對穿插口不同流向de車輛停止時間別離,減少車輛之間可能de抵觸,改善交通平安,進步穿插口流通效率。信號燈控制從實質(zhì)上看,shi壹個典型de復(fù)雜順應(yīng)系統(tǒng),國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對信號燈控制已做出大量研討,也產(chǎn)生許多控制計劃,但都有相應(yīng)de局限性,也普遍存在著魯棒性差、不易擴展、計算復(fù)雜等缺陷5,本模型從計算簡單動身統(tǒng)壹管理信號燈,壹次初始化好時間距離。 3.2參數(shù)設(shè)置 設(shè)置局部如圖1。 各個控件表示de物理意義如表1 3.3初始化環(huán)境 環(huán)境shi由3737de網(wǎng)格組成de,經(jīng)過設(shè)置sliders :grid-si
8、ze-x=3,grid-size-y=4初始化壹個4行3列de道路,其中兩條道路穿插處有紅色和綠色de瓦片分別代表紅燈和綠燈,其中汽車數(shù)目經(jīng)過設(shè)置slider:num-cars=54,點擊setup按鈕即構(gòu)成道路圖,如圖2。 圖2 叁行肆列de道路圖 3.4相關(guān)規(guī)則 3.4.1環(huán)境規(guī)則 初始時車輛數(shù)目( num-cars )壹定要小于路(如圖2中白色de表示道路)de數(shù)量,假如超出則提示正告信息。 假如無人參與此系統(tǒng)則設(shè)置 current-auto? 為 off ,有則設(shè)置 on ,并且經(jīng)過 current-phase 選擇壹個交通燈為控制de交通燈。 此系統(tǒng)假如沒有交通燈de參與則設(shè)置 po
9、wer? 為 off ,反之則設(shè)置為 on 。 3.4.2運轉(zhuǎn)規(guī)則 每壹個時間步,車子依照當(dāng)前速度向前行駛,假如當(dāng)前速度小于限制速度( speed-limit )并且它們前方?jīng)]有車子,那么它們加速( speed-up )行駛,假如前面de車輛速度小于本人de車速,那么當(dāng)前車子要調(diào)整本人車速和前面de車速壹致( slow-down ),遇到紅燈或者停著de車輛,當(dāng)前車輛要中止。 4案例剖析及結(jié)果 4.1 案例壹 目前,以城市交通為背景,研討諸如擁堵de方式、傳播、消散、交通流在路網(wǎng)中de優(yōu)化散布、車輛動態(tài)途徑選擇、特殊車輛控制等問題時,無信號燈穿插口車輛通行狀況de精確性表征都shi不可短少de
10、重要壹環(huán)6。依照上述模型運轉(zhuǎn),當(dāng)在沒有信號燈也沒有人參與de狀況下(power?設(shè)置為off),道路為4行3列,車輛數(shù)目為140時de運轉(zhuǎn)結(jié)果如圖3 當(dāng)在有信號燈沒有人參與de狀況下(power?設(shè)置為on),道路為4行3列,車輛數(shù)目為140時de運轉(zhuǎn)結(jié)果如圖4 4.2 案例貳 依照上述模型運轉(zhuǎn),當(dāng)在道路為4行3列,車輛數(shù)目為54時我們得出停著de車輛數(shù)量柱狀圖如圖5,車輛均勻速度柱狀圖如圖6,均勻等候時間柱狀圖如圖7: 圖5 停著de車輛數(shù)量 4.3 剖析及結(jié)果 由案例壹可知,在有信號燈參與交通管理下交通卻快速解體了(圖3 ticks=3164,圖4 ticks=665,
11、ticksshi時間步,隨著時間持續(xù)而增長),招致這種結(jié)果有多個要素,如信號燈控制不合理、車輛數(shù)目過大超越了道路de承載才能等。 有案例貳可知,車輛均勻速度與停著de車輛數(shù)量有壹定de關(guān)系,正如貳流模型中以為de路網(wǎng)宏觀層面de均勻行駛速度與路網(wǎng)上車輛de比重de冪運算成線性關(guān)系7. 限于篇幅,文中只給了兩個案例,有參數(shù)設(shè)置能夠看出要得到高效de交通模仿數(shù)據(jù)需求大量de實驗和多種組合,我們還能夠得出有人參與交通管理de狀況下穿插口de流通效率會進步,當(dāng)有活動車輛進入交通道路或者分開交通道路會對上述結(jié)論產(chǎn)生何種影響等許多對理論有指導(dǎo)意義de結(jié)論。 結(jié)論 文中從基于多agent建模de角度動身,借助netlogo軟件平臺,應(yīng)用了“traffic grid模型”,模仿了不同組合de參數(shù)對交通系統(tǒng)產(chǎn)生不同de影響,獲取了車輛均勻等候時間、中止de車輛等隨時間變化de曲線,但shi由于此模型比擬簡單,模仿de范圍小、沒有采用實踐路網(wǎng)等要素,有待更好de改善。 多主體模型以并行de方式模仿非線性因果de社會系統(tǒng),使人們更好天文解社會現(xiàn)象,發(fā)
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