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基于RMM 和贝叶斯学习的城市交通多智能体系统
引用本文:欧海涛,张卫东,许晓鸣. 基于RMM 和贝叶斯学习的城市交通多智能体系统[J]. 控制与决策, 2001, 16(3): 291-295
作者姓名:欧海涛  张卫东  许晓鸣
作者单位:上海交通大学自动化系
基金项目:国家 8 6 3/ CIMS基金!项目 (9845 - 0 0 8)
摘    要:提出一种基于递归建模方法(RMM)的多智能体协调方法,使智能体在分布环境下对其它智能体的决策建模选择合理的行动。对RMM中的信念更新采用贝叶斯学习方法,使智能体可以确定其它智能体的准确模型并实时更新信息。在城市交通控制领域建立多智能体交通控制系统,仿真结果表明了该方法的有效性,对实现智能交通系统具有重要意义。

关 键 词:城市交通控制 递归建模方法 贝叶斯学习 多智能体系统 RMM
文章编号:1001-0920(2001)03-291-05
修稿时间:1999-10-25

Urban Traffic Multi-agent System Based on RMM and Bayesian Learning
OU Hai tao,ZHANG Wei dong,XU Xiao ming. Urban Traffic Multi-agent System Based on RMM and Bayesian Learning[J]. Control and Decision, 2001, 16(3): 291-295
Authors:OU Hai tao  ZHANG Wei dong  XU Xiao ming
Abstract:
Keywords:multi agent  urban traffic control  recursive modeling method  Bayesian learning  ITS
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