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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 MultiAgent System Yu Dexin,Yang Zhaosheng,Wang Yuan,Sun Jianping (Collegeof Transportation,Jilin University , Changchun 130022, China) Abstract :On the basis of an analysis of multiagent system behavior, an urban road traffic control system based on the multiagent system was proposed, and optimization control and areawide 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 ; multiagent system; reinforcement learning; game theory; areawide 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:20050619. 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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