探索基于agent的智能交通控制仿真系统研究

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1、分类号：TP39密级：公开UDC：单位代码：10424学位论文基于Agent的智能交通控制仿真系统研究连剑申请学位级别：硕士学位专业名称：交通信息工程及控制指导教师姓名：樊铭渠职称：教授山东科技大学二零零七年五月论文题目：基于Agent的智能交通控制仿真系统研究作者姓名：连剑入学时间：2004年9月专业名称：交通信息工程及控制研究方向：交通信息工程指导教师：樊铭渠职称：教授论文提交日期：2007年5月论文答辩时间：2007年5月授予学位日期：2007年6月INTELLIGENTTRAFFICCONTROLSYSTEMBASEDONAGENTADissertationsub

2、mittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofMASTEROFPHILOSOPHYfromShandongUniversityofScienceandTechnologybyLianJianSupervisor:ProfessorFanMingquCollegeofInformationandElectricalEngineeringMay2007声明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料上没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名：日

3、期：AFFIRMATIONIdeclarethatthisdissertation,submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofDoctorofPhilosophyinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge.Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute.Signature:Dat

4、e:山东科技大学硕士学位论文摘要摘要交通问题是全球普遍关注的重要问题，它已经成为严重影响人类社会经济的正常运行的重大问题。由于交通系统所特有的复杂性、随机性等特点，使得仿真技术成为进行交通研究的重要手段。本文根据交通仿真研究所面临的主要问题，针对传统数学建模进行微观交通仿真存在的不足以及目前的交通仿真模型的缺点，提出了多智能体和元胞自动机相结合的思想，进行基于智能体的智能交通控制仿真研究。本文首先分析了多Agent(MAS)系统和元胞自动机这两种理论方法在交通仿真应用中各自存在的优缺点以及它们结合进行交通仿真的可行性，并对它们进行了适当的改进与扩展，寻找到了这两种理论方法

5、的结合点以及结合方法。在此基础上，本文提出了一种基于Agent和元胞自动机构建的交通仿真系统模型，该模型采用了元胞自动机的总体框架，而对车辆则采用了Agent技术进行建模。本文还探讨了驾驶员特性对车辆Agent驾驶行为的影响，并采用模糊控制思想建立了车辆Agent的驾驶行为模型框架。在此框架的基础上，本文重点研究了在驾驶过程中最重要的自由驾驶、跟驰驾驶和换车道驾驶在决策单元和执行单元中的决策产生和执行方法，并进一步为三种不同类型的车辆Agent建立了基本的驾驶行为模型。最后，本文对基于Agent和元胞自动机构建的交通仿真模型进行了可视化实现，并对仿真结果进行了基本交通流特

6、性的分析，结果表明这种新的仿真建模方法是可行的，具有进一步深入研究和推广应用的价值。关键词：交通仿真，Agent，元胞自动机，车辆Agent山东科技大学硕士学位论文摘要ABSTRACTTrafficproblemisaglobalhotissuethathasseriouslyinfluencedoursociety.Withtherapidprogressofcomputerscience,trafficsimulationhasbecomeanimportantmeansandsolvetrafficproblem.Manytrafficsimulationmodel

7、shadbeenproposedinthepastfortiesyears,andthisthesisfirstputsforwardanewmethodoftrafficmicrosimulationwhichisbasedonthecombinationofM-AgentandCellularAutomatatheories.Firstly,thethesisanalyzesthecharacteristicsoftwomethodsoftrafficsimulationbasedonthatbasedonMulti-Ag