實時Agent技術在城市交通控制系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、隨著信息時代的到來，城市的節(jié)奏越來越快，城市交通與經(jīng)濟發(fā)展的矛盾日趨尖銳。交通擁堵、交通安全、環(huán)境污染已成為社會關注的焦點。在中國城市發(fā)展的現(xiàn)狀下，單單從改進道路和車輛等硬件方面來考慮，難以從根本上解決問題，而且從實際的經(jīng)濟狀況和地理限制來考慮也是不現(xiàn)實的。城市交通控制作為組織、控制交通流的主要手段之一，在解決城市交通問題中擔負著重要責任。但是傳統(tǒng)的交通控制方法已不能有效解決交通問題，如何運用現(xiàn)代的科技手段來緩解日益嚴峻的交通壓力是目前

2、研究的重點。 基于目前交通問題及交通系統(tǒng)發(fā)展的現(xiàn)狀，本文在前人理論的基礎上，研究了分布式環(huán)境下實時Agent的結構及通信和協(xié)調(diào)機制，將實時Agent技術應用于交通控制系統(tǒng)，提出了基于Agent的智能交通控制的體系結構，探討了各個交通元素Agent的功能以及它們的協(xié)調(diào)合作關系，研究了基于Agent的城市交通控制系統(tǒng)框架下的內(nèi)部控制機理，以區(qū)域協(xié)調(diào)控制為重點，提出了基于改進Q學習的學習算法，此外，還引入了博弈論，闡述了基于改進Q學習

3、和基于博弈論的多Agent協(xié)調(diào)機制，并通過仿真模型驗證了算法的有效性，為基于Agent的智能交通控制系統(tǒng)的最終實現(xiàn)提供了理論指導和方法依據(jù)。 論文主要內(nèi)容如下： 論文通過將Agent邏輯理論和實時智能系統(tǒng)相結合，建立了單一實時Agent的結構和控制模型。在Agent控制中，采用了任意時間算法生成缺省控制方案，較好地滿足了多Agent系統(tǒng)的實時性；同時采用TAEMS(the Task Analysis，Environmen

4、tal Modeling and Simulation Language)表達實時任務結構模型，提出了實時Agent方案質(zhì)量的定義，制定了產(chǎn)生所有可選擇方案的三種策略，即最高質(zhì)量策略、最小執(zhí)行時間策略和最高可能質(zhì)量策略，基于任務質(zhì)量和完成時間的折中算法設計了實時Agent調(diào)度算法，并給出了任務可調(diào)度性分析算法，在實現(xiàn)時采用計劃緩存和學習進行優(yōu)化，滿足了實時Agent的控制運行的需要。并以此為基礎提出一種基于多Agent技術的城市交通控制

5、系統(tǒng)的模型框架。通過采用實時多Agent技術以分布式計算模式平衡交通控制網(wǎng)絡的計算負荷，增強控制系統(tǒng)的魯棒性與實時性。 論文研究了分布實時Agent的通信技術。論文在介紹Agent的通信語言KQML(Knowledge Query and Manipulation Language，KQML)的軟件結構基礎上，研究了實時Agent通信的解決方法(即在KQML消息的原語層增加時間約束)，引入了通信服務質(zhì)量QoS(Quality o

6、fService，QoS)的定義，給出了QoS的語義，提出了基于通信質(zhì)量的KQML的實時擴展方法，解決了多Agent系統(tǒng)的實時通信問題；另外還研究了Agent通信安全性的原理，對KQML原語參數(shù)進行了安全性擴展，定義了實現(xiàn)安全機制的KQML兩個新原語。 論文進一步研究了多Agent系統(tǒng)在實時約束條件下Agent間的協(xié)調(diào)和協(xié)作方法，建立了多Agent實時協(xié)調(diào)模型。論文討論了基于合同網(wǎng)和部分全局規(guī)劃兩種工作方式及其相應的改進。并且將

7、機器學習應用于自動協(xié)作中。通過利用貝葉斯法則來更新協(xié)作中的環(huán)境信息(即信念)，利用再勵學習中的Q學習算法來生成協(xié)作中的提議，從而建立一個具有學習機制的多Agent自動協(xié)作模型。論文對傳統(tǒng)Q學習進行了擴充，設計了基于Agent的當前信念和最近探索盈余的改進的Q學習算法。在此基礎上，提出了基于改進Q學習以及博弈論的區(qū)域交通協(xié)調(diào)控制算法。 論文還研究了基于Agent的單路口交通控制方法。本文以多Agent技術為基礎，討論了交叉口Age

8、nt內(nèi)部知識模型，指出了基于Agent進行單路口交通流控制的可行性，研究了基于改進Q學習的交叉口Agent內(nèi)部控制策略。 基于以上討論，論文以Visual C++為編程工具，結合桂林城市交通控制系統(tǒng)，采用面向?qū)ο蟮募夹g初步實現(xiàn)了系統(tǒng)設計，并對傳統(tǒng)定時控制和基于Agent的改進Q學習控制兩種方法對相鄰兩個交叉口的交通流進行控制的效果作了仿真比較。仿真結果表明，基于Agent的控制方法的總體效果明顯優(yōu)于定時控制。 論文最后總