智能运输系统（ITS）王夏黎 精品课件2.pptVIP

* * * * * * * * * * * Allosp?(1974)首次提出交通控制与交通流诱导的协同，他发现按照 Wardrop 第一原理 的交通分配与信号控制有很大关系， 他提出用迭代的方法在交通流分配模型中考虑信号控制 的影响。? * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 2) 知识工程 在专家控制系统及学习控制系统中，知识的获取、表示、运用和更新极为重要，也是知识工程研究的主要内容。 对于传统的控制，控制对象模型及性能要求可以看成是用数值表示的知识，控制算法则是运用知识进行决策支持，以产生所需的控制作用。 在智能控制系统中，有一部分是数值类型的知识,更主要的知识是一些经验、规则,它们是用符号形式来表示的。在这种情况下，就要利用知识工程的理论来设计控制器，以便获取知识，用知识进行推理、决策，从而产生有效的控制。 * 3) 信息熵 信息熵是一个数学上颇为抽象的概念， 在这里不妨把信息熵理解成某种特定信息的出现概率（离散随机事件的出现概率）。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量。 * 信息熵定义： 对于代表某个信息的随机量x，其信息熵可以定义为： P(x)为信息取值x时的概率密度。? 如果，信息集合X={xi}，i=0,1,2,…，则整个信息集合的总熵为： 一个用来衡量信息丰富程度的物理量， * 信息熵在分层递阶智能控制系统中，可以作为整个系统的一个性能测度。 因为在不同的层次以不同的形式包含了运动的不确定性，而熵正是不确定性的一个度量。 分层递阶智能控制系统的设计问题可以看成是：在自上而下精度渐增、 智能逐减的分层递阶系统中，寻求正确的决策和控制序列以使整个系统的总熵极小。 * 4) Petri 网 Petri 网是一种既是图形也是数学的建模工具。它主要用来描述和研究信息处理系统的并发性、异步性、分布性和不确定性等。 它可用于性能评价、通信协议、柔性制造系统、离散事件系统、形 式语言、多处理机系统、决策模型等。 Petri网非常适用于在分层递阶智能控制系统中， 可作为协调级的解析模型, 将协调级中各模块之间的连接关系描述清楚；可以比较容易地处理在协调过程中所碰到的并发活动和冲突仲裁等问题；同时利用该模型既可以作定性的也可作定量的分析。 * 5)人一机系统理论 人一机结合的控制系统也是一种智能控制系统。主要有三个 目的： 一、研究人作为系统中的一个部件的特性，并进而研究整个系统的行为; 二、研究在系统中 如何构造仿人的特性,从而实现无人参与的仿人智能控制； 三、是研究人一机各自特性,将人的 高层决策能力与计算机的快速响应能力相结合，充分发挥各自的优越性，有效地构造出人一机 结合的智能控制系统。 * 6) 形式语言与自动机 形式语言和自动机理论作为处理符号指令的工具，在设计智能控制系统的上层结构时是 经常需要用到的。 如：利用形式语言与自动机作为工具可以实现分层递阶智能控制系统中组织级和协调级的功能。组织级是由一种语言翻译器来实现的，它将输入的定性指令映射为下层协调级可以执行的另外一种语言。 协调级则采用随机自动机来实现，这样的自动机也等价于一种形式语言。 * 7) 大系统理论 智能控制系统中分层递阶的控制思想是与大系统理论中分层递阶和分解协调的思想一脉相承的。虽然大系统理论是传统控制理论在广度方面的发展，智能控制是传统控制理论在纵 深方向的发展，但二者仍有许多方面是相通的。因此可以将大系统控制理论的某些思想应用到智能控制系统的设计中。 简介编辑 大系统理论，关于大系统分析和设计的理论。大系统的特征是：规模庞大、结构复杂（环节较多、层次较多或关系复杂）、目标多样、影响因素众多，且常带有随机性的系统。这类系统不能采用常规的建模方法、控制方法和优化方法来分析和设计，因为常规方法无法通过合理的计算工作得到满意的解答。随着生产的发展和科学技术的进步，出现了许多大系统，如电力系统、城市交通网、数字通信网、柔性制造系统、生态系统、水源系统和社会经济系统等。这类系统都具有上述特点，因此造成系统内部各部分之间通信