1756-OB16E
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智能交通控制设计
1、基于多Agent的智能交通控制模型
多Agent系统(MAS)一直是人工智能领域的研究热点，MAS具有主动性、层次性、动态性和可操作性等优点。在MAS中，协作不仅能提高单个Agent以及由多个Agent所形成系统的整体行为性能，增强Agent与多Agent系统解决问题的能力，还能使系统具有更好的灵活性。国内外研究表明：与传统建模方法(如还原论方法、归推理方法等)相比，MAS建模可以较好地刻画复杂系统特性。MAS建模主要用于表现复杂情况(个体有复杂的、不同的行为，并存在交互)，多Agent复杂适应系统的建模是复杂系统建模的一种重要方法，多Agent间的交互和协作是多个Agent个体在开放、动态环境下，在资源有限的情况下实现多个目标的关键。
交通信号控制系统是一个典型的复杂大系统，具有时变、非线性等特点，它是由许许多多关系密切而复杂的不同领域、不同功能的子系统按不同层次综合集结而成的。目前，各种交通子系统接自身的优化目标运作，不考虑与其他系统的集成与协作，使得交通系统难以达到*优。综合分析与协调各交通子系统，是智能交通的发展趋势。本文构建了基于多Agent的智能交通控制模型。
1)交通管理Agent帮助建立起其他Agem之间的通信链接，还负责系统管理多Agent的增加和删除等。
2)数据管理Agent数据采集Agent利用传感器节点对路面的车辆流量等状态向量信息进行采集;数据处理Agent将收集到的车辆信息数据进行计算处理，计算出各交叉路口交通控制的各种控制向量;数据传输Agent向智能交通控制数据库传输数据，并与其他数据源进行交流;数据备份与恢复Agent将智能交通控制数据库中的数据进行备份和还原。
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