基于行為分析及Multi-Agent的靜態(tài)交通需求管理模型與控制.pdf

1、靜態(tài)交通問題一直是制約城市交通發(fā)展的一個"瓶頸",隨著城市化進程的加快,這一問題將越來越突出.在現(xiàn)有的停車泊位不足與停車場利用率低這一矛盾下,以及關于靜態(tài)交通的政策、法規(guī)已不能有效緩解靜態(tài)交通壓力的情況下,就必須尋找一條新的、行之有效的解決途徑,現(xiàn)代智能運輸系統(tǒng)的發(fā)展為這一問題的解決提供了一個全新的思維.本文嘗試借助人工智能領域的智能體—Agent概念構造靜態(tài)交通管理控制系統(tǒng),依據(jù)Agent自身具有的自主性、反應性、推理性、協(xié)作性等特性

2、,構造不同功能的靜態(tài)交通管理控制Agent,包括靜態(tài)交通需求預測Agent、信息采集Agent、信息發(fā)布Agent、停車誘導Agent、車輛定位Agent、信息查詢Agent、收費Agent及接口Agent等,其中靜態(tài)交通需求預測是核心和基礎,本文基于行為分析理論構造了靜態(tài)交通需求預測模型;并通過設置Agent之間的通信協(xié)議及接口實現(xiàn)將各管理控制Agent的集成,實現(xiàn)靜態(tài)交通的分布式管理與控制.系統(tǒng)開發(fā)是系統(tǒng)建設實施的重要階段.本文根據(jù)