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系统及其协调优化.pdf
第 36 卷 第 1 期 吉林大学学报 ( 工学版 ) Vol.36 No .1
2006 年 1 月 Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition) Jan . 2006
文章编号:1671-5497(2006)01- 0113-06
基于多智能体的城市道路交通控制
系统及其协调优化
于德新,杨兆升,王 媛, 孙建平
(吉林大学交通学院, 长春 130022)
摘 要:在分析多智能体特性的基础上,提出了基于多智能体的城市道路交通控制系统,并采
用遗传再励学习和博弈论方法进行优化控制和区域协调,最后通过仿真分析说明了算法的有
效性。
关键词:交通运输系统工程;城市交通控制;多智能体;再励学习; 博弈论;区域协调
中图分类号:U491 文献标识码:A
Urban Road Traffic Control System and Its Coordinate
Optimization Based on MultiAgent System
Yu Dexin,Yang Zhaosheng,Wang Yuan,Sun Jianping
(Collegeof Transportation,Jilin University , Changchun 130022, China)
Abstract :On the basis of an analysis of multiagent system behavior, an urban road traffic control
system based on the multiagent system was proposed, and optimization control and areawide
coordination were done by the genetic reinforcement learning and game theory. The availability was
verified through simulations.
Key words:traffic transportation system engineering; urban traffic control ; multiagent system;
reinforcement learning; game theory; areawide coordination
统进行了区域协调优化,并通过仿真分析验证了
0 引 言 优化算法的有效性。
现代智能化交通信号控制系统已应用人工智 1 控制系统结构框架
能和知识工程等先进的前沿科学技术取得了重要
成果[1 - 8] 。 目前,多智能体已被广泛用于智能机 作者根据 Agent 的模型结构及分层递阶的
器人、数据分析等领域[9 ,10] ,但使用多智能体构建 结构体系特点建立了分层递阶的多智能体城市道
的城市道路交通控制系统忽略了对快速路的控 路控制系统,具体结构框架如图 1 所示。 该控制
制,同时未考虑交通控制系统的协调优化。 为此, 系统包含执行控制级、子区控制级及中央控制级
作者构建了基于多智能体的城市道路交通控制系 Agent,各级 Agent 除了进行同级间的协调外还
统,采用在励学习、博弈论对涵盖快速路的控制系 可以通过上一级协调。 在执行级包括交叉口及匝
收稿日期:20050619.
基金项目:国家自然科学基金资助项目;吉林大学“985 工程”资助项目;教育部“973”预研项目.
作者
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