基于Multi-Agent的空中交通流量仿真研究

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1、第43卷第5期2013年9月航空计算技术AeronauticalComputingTechniqueV01．43No．5Sep．2013基于Multi．Agent的空中交通流量仿真研究熊洛，李毅(四川大学计算机学院国家空管自动化系统技术重点研究室，四JIl成都610065)摘要：针对传统空中交通流量仿真过程中灵活性和智能性的不足，将分布式人工智能Multi-Agent的理论和方法应用到空中交通流量管理领域中，提出了基于Multi．Agent的空中交通流量仿真方法。介绍了空中流量管理的体系结构和流量管理的具体措施，详细设计了与流量仿真相关的重要Agent，包括航班Agent、航路Age

2、nt、机场终端区Agent和区域流量管理Agent等，探讨了各Agent的内部运行机制和在流量管理中的职能，构建了基于Multi·Agent的空中交通流量仿真子系统的整体框架，为实际空中交通流量管理系统的建设提供重要的指导和参考。关键词：Multi．Agent；空中交通；流量管理；仿真系统；人工智能中图分类号：TPl8文献标识码：A文章编号：1671．654X(2013)05—0031-05ResearchonAirTrafficHowSimulationBasedonMulti-AgentXIONGLuo，LIYi(CollegeofComputerScience，National

3、KeyLaboratoryofAirTrafficControlAutomationSystemTechnology，SichuanUnhJers蚵，Chengdu610065，China)Abstract：Owingtointelligentdecisionmakingdeficiencyintraditionalsimulationofairtrafficflow，thetheoriesofMulti—AgentaleappliedtotheairtrafficflowmanagementintheArtificialIntelligencearea．Anewsimulation

4、methodbasedonMulti—agentisproposed．ThearchitectureofAirTrafficFlowManage—mentandthemeasureshowtomanageflowareintroduced．RelatedAgentsincludingFlightAgent，AirwayAgent，AirportAgent，AreaFlowManagementAgentandSOonaredetaileddesigned，discussingtheirin-neroperationmechanismandfunctionsinATFM．Thispape

5、rconstructsthewholeframeworkofairtrafficflowsimulationsubsystembasedontheMulti—Agenttheoriesandprovidesimportantguidanceandrefer-encetoactualAirTrafficFlowManagementSystemconstruction．Keywords：multi—agent；airtraffic；flowmanagement；simulationsystem；artificialintelligence引言近年来随着经济的发展，航空运输业获得了高速的发

6、展。2007年全年我国民航累计完成旅客运输量1．9亿人次，货邮运输量401．9万t。而2012年民航累计完成旅客运输量3．19亿人次，同比增长了67．89％，累计完成货邮运输量541．60万t，同比增长了34．76％。在航空运输给人们带来极大便利的同时，空中交通流量的剧增，也给空中交通管制带来了极大的挑战。由此造成的空中交通堵塞、航班延误也在不断增加，不仅造成了大量的经济损失，还留下了巨大安全隐患。因此，如何科学有效地管理空中交通流量，缓解空中交通拥堵，减少航班延误，便成为了重要课题。在现有的空域、航路和机场等硬件设施条件下，经济实效的解决办法是对未来的空中交通流量进行科学仿真，客观

7、预测，合理地制订航班计划，调配航路、扇区，以及采取相关流量控制措施等⋯。目前广泛应用的空中交通的仿真模拟工具有TA—AM、SIMMOD和RAMS，但都存在着仿真逼真度差和效率低的问题拉J。Multi—Agent技术作为新一代分布式人工智能领域的重要分支，应用在空中交通管理(AirTrafficManagement，ATM)领域能够极大地提高ATM的自动化、智能化水平"J。文献[4—6]介绍了Multi．Agent在空中流量管理领域的应用，重点研究了Agen