實時Agent技術(shù)在城市交通控制系統(tǒng)中的應(yīng)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(guān)注的焦點。在中國城市發(fā)展的現(xiàn)狀下，單單從改進(jìn)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(dān)負(fù)著重要責(zé)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(yán)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(chǔ)上，研究了分布式環(huán)境下實時Agent的結(jié)構(gòu)及通信和協(xié)調(diào)機制，將實時Agent技術(shù)應(yīng)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(jié)構(gòu)，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(guān)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(jìn)Q學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)算法，此外，還引入了博弈論，闡述了基于改進(jìn)Q學(xué)習(xí)

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(dǎo)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(jié)合，建立了單一實時Agent的結(jié)構(gòu)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(dá)實時任務(wù)結(jié)構(gòu)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(wù)質(zhì)量和完成時間的折中算法設(shè)計了實時Agent調(diào)度算法，并給出了任務(wù)可調(diào)度性分析算法，在實現(xiàn)時采用計劃緩存和學(xué)習(xí)進(jìn)行優(yōu)化，滿足了實時Agent的控制運行的需要。并以此為基礎(chǔ)提出一種基于多Agent技術(shù)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(shù)以分布式計算模式平衡交通控制網(wǎng)絡(luò)的計算負(fù)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(shù)。論文在介紹Agent的通信語言KQML(Knowledge Query and Manipulation Language，KQML)的軟件結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)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(wù)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(jìn)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(jìn)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(yīng)的改進(jìn)。并且將

7、機器學(xué)習(xí)應(yīng)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(xué)習(xí)中的Q學(xué)習(xí)算法來生成協(xié)作中的提議，從而建立一個具有學(xué)習(xí)機制的多Agent自動協(xié)作模型。論文對傳統(tǒng)Q學(xué)習(xí)進(jìn)行了擴充，設(shè)計了基于Agent的當(dāng)前信念和最近探索盈余的改進(jìn)的Q學(xué)習(xí)算法。在此基礎(chǔ)上，提出了基于改進(jìn)Q學(xué)習(xí)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(shù)為基礎(chǔ)，討論了交叉口Age

8、nt內(nèi)部知識模型，指出了基于Agent進(jìn)行單路口交通流控制的可行性，研究了基于改進(jìn)Q學(xué)習(xí)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(jié)合桂林城市交通控制系統(tǒng)，采用面向?qū)ο蟮募夹g(shù)初步實現(xiàn)了系統(tǒng)設(shè)計，并對傳統(tǒng)定時控制和基于Agent的改進(jìn)Q學(xué)習(xí)控制兩種方法對相鄰兩個交叉口的交通流進(jìn)行控制的效果作了仿真比較。仿真結(jié)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