基于多Agent城市交通仿真及控制系统博弈场景及建模的研究

城市交通仿真系统中多Agent之间的关系错综复杂,如何对这些关系进行仿真是实现仿真系统需要解决的难点问题.分析了系统中主要Agent类之间的"竞争-合作-影响"关系的实质--博弈,对其中影响交通拥堵的主要4类博弈关系进行详细分析,并分析它们各自形成的4类基本博弈场景、4种基本博弈场景动态生成、变化甚至消失,形成整体网状结构的交通博弈场景.通过建立对应的博弈模型来表达多Agent之间的相互作用关系;便于在交通仿真系统实现过程中有效地模拟现实交通.     

城市区域交通信号的混沌模糊Q学习控制

提出了一种解决城市区域交通协调控制问题的混沌模糊Q学习（C-FQL）方法。在模糊Q学习的过程中添加混沌扰动,以改进传统的Agent选择动作的方式,并通过遗忘因子以平衡模糊Q学习中探索和利用之间的关系。将该算法应用于城市区域交通协调控制中优化各信号交叉口的周期、绿信比和相位差。利用TSIS交通仿真平台,建立典型的城市区域交通网络并进行仿真。仿真结果表明该方法可以大大提高区域交通的整体效率。     

基于博弈学习的多Agent城市交通协调控制

交通路口中的各Agent之间的协调问题是一个博弈问题。在有限理性的基础上,利用博弈学习思想,构建多智能体(multi-Agent)博弈学习协调算法,利用此学习协调算法对出行者行为分析并修正,实现城市交通路口的畅通,进而达到区域、全局的交通优化。最后通过实例仿真验证其可行性。     

基于博弈学习的多Agent城市交通协调控制

交通路口中的各Agent之间的协调问题是一个博弈问题。在有限理性的基础上,利用博弈学习思想,构建多智能体（multi-Agent）博弈学习协调算法,利用此学习协调算法对出行者行为分析并修正,实现城市交通路口的畅通,进而达到区域、全局的交通优化。最后通过实例仿真验证其可行性。     

基于Agent的区域交通流协调控制的研究

以Agent技术为基础，对区域交通协调控制进行了研究。首先对区域交通流控制的Agent组成及结构做了简单的说明，然后对路段Agent与路口Agent的协商策略进行描述，在此基础上对一个较简单的路网进行仿真，从而证实该文所研究的基于Agent进行区域交通流协调控制的有效性。     

基于Agent的智能交通系统的控制建模*

提出了一种基于Agent的智能交通控制系统,并对各Agent及其交互进行建模,阐述了各Agent交互协调的过程。在该系统中,每个交通元素被定义为具有自主性、适应性和合作协调性的智能化Agent。各Agent可自主地进行道路数据采集、处理,并通过相互通信实现资源共享,从而使每个交通元素都具有足够的智能参与交通的智能化决策,在很大程度上降低交通系统中的不确定因素和不完备信息对交通稳定性的影响,提高了交通控制的精确度。     

城市交通信号局部博弈交互下的学习协调控制

针对传统分布式自适应交通信号控制协调效率受限,并且存在维数灾难问题,建立了城市区域交通信号控制系统模型,将其优化问题建模为局部交叉口交通信号博弈协调控制,提出基于交叉口交通信号控制agent局部信息博弈交互的学习算法。在学习过程中交叉口交通信号控制agent进行局部信息博弈交互,自主调整交通信号控制策略使其逐步学习到最优策略。通过设计不同的交通需求情景,对路网平均延误和平均停车次数进行加权构建性能评价指标,相对于遗传算法和感应控制方法,博弈学习取得更好的交通信号控制效果,其能收敛到最优性能评价指标,其具有更好的交通需求管控能力。     

集体理性约束的Agent协作强化学习

将多Agent协作学习过程看作是一个个的阶段博弈,针对博弈中存在多个均衡解的问题,提出一种集体理性约束下的多Agent协作强化学习算法。该算法使得系统中的每个Agent均按照集体利益最大化的集体理性原则进行行为选择,从而解决均衡解一致问题,同时使得集体长期回报值最大化,加快了学习速度。在集体理性的基础上通过评价各Agent对整体任务求解的贡献度,解决信度分配问题。追捕问题的仿真实验结果验证了算法的有效性。     

基于多Agent自动协商的电子商务系统的研究

本文首先分析了多Agent系统的特点,并对基于博弈论的商品价格自动协商的双向博弈模型及其运行过程进行了探讨.在此基础上,结合电子商务系统的实际需求,提出了一种基于多Agent自动协商的电子商务系统,对该系统的组成单元及其运行过程进行了详细阐述,为该系统的具体实施打下了基础.     

基于联合博弈的多Agent学习

在研究Q-Learning算法的基础上,将博弈论中的团队协作理论引入到强化学习中,提出了一种基于联合博弈的多Agent学习算法。该算法通过建立多个阶段博弈,根据回报矩阵对阶段博弈的结果进行评估,为其提供一种有效的A-gent行为决策策略,使每个Agent通过最优均衡解或观察协作Agent的历史动作和自身当前情况来预测其所要执行的动作。对任务调度问题进行仿真实验,验证了该算法的收敛性。     

自适应交通信号控制软件系统

本系统的基本思想是针对我国现行城市路网结构及交通流的具体特点。基于交通信号区域控制理论展开的。其控制算法模型介于脱机交通信号控制理论。对于城市外围地区平交路口,采用脱机交通信号控制算法模型实现区域信号控制;而对于城市中心地区,选择自适应交通信号控制算法模型实现区域信号控制。交通信号控制模型可采用方案选择式或方案生成式。系统采用三级分布式交通信号控制结构,基于严格的时段划分对城市路网中的信号控制区域及平交路口进行协调控制。以实现整个路网通行能力提高的控制目的。     

城市交通多线路协调控制优化仿真系统设计

为了实现城市交通优化控制,提高城市道路通行能力,本文首先提出了城市交通多线路协调控制优化仿真模型,并在此模型基础上给出了时空相位演化算法和改进的遗传优化算法(GA),然后总结了城市交通多线路协调控制优化仿真系统的基本结构、数据结构和技术路线,并完成了城市交通多线路协调控制优化仿真系统设计与开发。该仿真系统结构简单,建模方便,可以适用于任何城市交通优化控制,解决了城市交通多线路协调控制(多线路绿波带)难题。通过对佛山市某路网的实际建模与仿真,该系统取得了较好的交通优化效果。     

基于agen t 的城市交通信号控制

利用agent技术对城市交通信号控制进行研究．首先给出了区域agent(ARA)的组成和结构，然后给出了城市交通控制的模型和协调算法．基于agent技术的城市交通控制系统能对交通状况进行实时反映和处理．在此模型基础上，应用博弈论的相关知识给出城市交通信号协调控制算法．最后通过仿真程序验证了该模型和算法的有效性和实用性．     

主干道动态协调控制方法研究

针对干线交通双向绿波协调控制中的相位冲突问题,提出了一种主干道动态协调控制方法。根据交通路口关联度计算方法将主干道划分为若干个控制子区;根据划分好的控制子区,计算出控制子区控制参数和控制子区间的协调控制参数：其中,针对我国城市交通流特点,对韦伯斯特周期公式进行修正,并设计了一种支路相位排前可行度函数用于各个路口相序进行优化,依此根据一段时间内的交通流信息计算出所有控制参数,包括公共信号周期,各路口的绿信比,各路口的相序以及所有路段的引导车速。仿真结果表明,该方法比分散控制能有效地提高主干道的行车速度,能够有效降低干线的通行时间。     

基于自适应动态规划的城市交通信号优化控制方法综述

针对日益受到重视的自适应动态规划(Adaptive dynamicprogramming, ADP)的方法和应用进行了概述. 详细分析了自适应动态规划的关键问题, 如收敛性、稳定性和协调性的研究现状和趋势. 介绍了城市交通信号控制问题的特点和目前采用的控制方法, 以及自适应动态规划方法在街区路口和快速路入口匝道的交通信号优化控制的应用现状和前景.     

A dynamic signal coordination control method for urban arterial roads and its application

We propose a novel dynamic traffic signal coordination method that takes account of the special traffic flow characteristics of urban arterial roads. The core of this method includes a control area division module and a signal coordination control module. Firstly, we analyze and model the influences of segment distance, traffic flow density, and signal cycle time on the correlation degree between two neighboring intersections. Then, we propose a fuzzy computing method to estimate the correlation degree based on a hierarchical structure and a method to divide the control area of urban arterial roads into subareas based on correlation degrees. Subarea coordination control arithmetic is used to calculate the public cycle time of the control subarea, up-run offset and down-run offset of the section, and the split of each intersection. An application of the method in Shaoxing City, Zhejiang Province, China shows that the method can reduce the average travel time and the average stop rate effectively.     

Intelligent control for urban traffic systems

This paper proposes a hierarchically intelligent control procedure to resolve certain aspects of the urban traffic management problem. Three levels of the hierarchical system: the linguistic organization, the coordinator, and the on-line controller are responsible, respectively, for the management of traffic in city, neighborhood, and single intersection. Traffic situations are partitioned into five different categories, ranging from sparse to immobile traffic. For each category (except the immobile traffic which is not probed in this paper) a suitable control scheme is introduced. The control at the lowest level, single intersection, will be exerted by optimizing an assigned subgoal. Each coordination level will manage the interaction among the single intersections within its jurisdiction. A learning algorithm is incorporated at this level in order to reduce considerably the need for extensive a priori numerical computations.     

基于模糊控制算法的城市交通区域协调控制

针对目前我国城市交通区域控制的研究现状,应用群决策理论和模糊控制理论,对整个城市区域交通建立协调二级模糊控制模型。以相邻交叉口之间的车流量信息和预测剩余时间周期为模糊控制器输入,由二级模糊控制器的输出控制下一时刻的绿灯相位,从而调整控制子区内相邻交叉口上下游之间的交通流和集散程度,最终实现对控制子区的宏观区域协调控制。     

车联网环境下高速公路合流区换道协调决策与控制系统设计

为了降低高速公路合流区车辆换道碰撞风险、提高道路通行质量,在车联网环境下,优化设计高速公路合流区换道协调决策与控制系统;通过安装车联网终端芯片、改装协调控制器,完成硬件系统的优化;根据高速公路合流区的物理结构,设置换道区域约束条件;在车联网环境下采集高速公路合流区车路信息,根据换道紧迫程度、跟随车辆换道行为、车间距离安全性的计算结果,作出换道协调决策;规划合流区最优协调换道轨迹作为系统控制目标,最终计算位置、速度控制量,在控制器支持下,实现高速公路合流区换道协调控制功能;通过系统测试得出结论：所设计系统的车辆换道碰撞概率和道路拥塞程度分别为0.15%和0.20%,道路车流量得到明显提升,车流量的平均值为356 pcu/d;车辆速度控制误差为0.05 km/h,实验结果表明所设计系统在决策与控制性能方面具有明显优势。