毕业设计(论文)-基于多智能体的信号控制研究

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时间:2018-01-10

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1、基于多智能体的信号控制研究摘要城市交通信号控制系统是智能交通系统的重要组成部分。先进的城市交通信号控制系统对改善交通状况,充分利用现有道路的通行能力起着重要作用。目前,我国多数城市的交通流是机动车、非机动车、行人混合的交通流。这就要求我们在充分借鉴国外经验的基础上,结合我国的实际,发展我国自己的城市交通信号控制系统。而混合交通的特点要求交通信号控制系统不能采用传统的固定模型来实现。本课题的主要目的就是提出一种新的实时自适应城市区域交通控制系统。系统利用了分布式人工智能技术的重要分支技术多Agent技术

2、。本文在论述Agent理论和多智能主体系统(Multi一AgentSystem,MAS)技术的基础上,针对目前智能交通控制系统的现状及交通系统存在的非线性、不确定性、时变性和不完全性等问题,将Agent技术应用于交通控制系统,提出了一种基于多智能体的信号控制系统结构。该系统在每个交叉口均设置一个交叉口Agent,由中央Agent监督与管理,并探讨了各个交通元素Agent的功能以及它们的协调合作关系。控制系统采用部分全局的方法规划整个控制过程。结果表明:基于多智能主体的交通信号控制系统拥有一种全新的智能

3、交通控制结构,它能够适应交通系统的复杂性和随机性,较好地克服传统交通控制系统所存在的缺陷。关键词:多智能体;交通信号控制;智能体通讯37ABSTRACTTheurbantrafficsignalcontrolsystemistheimportantpartofIntelligentTransportSystem(ITS).Theadvancedurbantrafficsignalcontrolsystemhasanimportanteffectonimprovingthetrafficconditio

4、nandsufficientlyutilizingroadwaycapacityoftheexistingroad.Atpresent,thetrafficflowinagreatnumberofcitiesofourcountyisthemixedflowofmotorvehiclesandnon-motorvehiclesandfootpassengers.Theactualitymakesthetrafficengineerstodevelopourownurbantrafficsignalco

5、ntrolsystem,basingonforeignexperienceandcombiningthefactofourcountry.ThetraditionalimmovablemodelisunfitforthemixedtrafficflowThemainpurposeofthisthesiswastoadvanceanewreal-timeselfadaptingurbantrafficsignalcontrolsystem.Themulti-agenttechnologywhichisa

6、branchofthedistributedartificialintelligence,wasutilizedinthispaperThisthesisintroducestheagenttheoryandtheconceptoftheMulti-AgentSystem(MAS).Itaimsattheactualityoftheintelligenttransportationcontrolsystemandtheproblemofthecurrentstudyoftransportationco

7、ntrolsystemthatincludesnon-linear,uncertain,time-changeableanduncompleteness,byapplyingagenttechnologytotrafficcontrolsystem,presentstheintelligenttransportationcontrolsystembasedonmulti-agenttechnology.Inthesystem,oneintersectionagentwasdisposedateachi

8、ntersection,supervisedbythemasteragentofsystem,andthefunctionoftrafficagentsisdiscussedandthecoordinationproblemsbetweentrafficagentsaredescribed.Thepartialglobalcoordinationmethodwasusedtoprogramthewholecontrolprocess.Theresults

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