基于多智能体的自主驾驶车辆仿真调试系统

自主驾驶车辆系统是一个集环境感知、规划决策、自动驾驶等多种功能于一体的综合系统 .为方便对系统进行调试和分析 ,设计和开发了该系统的可视化仿真调试系统 .实验结果表明了该系统的有效性 .     

基于多智能体的城市交通仿真研究

多智能体模型是一种研究社会、经济、生态等复杂系统的动态研究方法,交通系统是一个具有随机性、动态性和自适应性等特征的开放的复杂系统。因此以多Agent技术为手段结合交通系统的组成和复杂性特征,利用基于Agent的计算机仿真通过模拟交通系统中个体的行为,可以让一群这样的个体在计算机所营造的虚拟环境下进行相互作用并演化,自下而上的涌现出整体系统的复杂性行为。借助Netlogo软件平台,利用Traffic Grid模型仿真研究了有人参与的交通仿真实验,获取了随着时间变化的车辆平均速度、平均等待时间等数据,根据其变化曲线为建设低碳交通和智能交通系统(ITS)提供决策。     

基于多智能体仿真的城市轨道交通限流策略

针对高峰时段城市轨道交通线路过饱和客流的运输效率问题,基于地铁线路的网络拓扑结构与客流需求矩阵,建立了以客运周转量最大为目标的城市轨道交通线网限流的多智能体仿真模型。该模型以Anylogic软件为建模基础,通过构建列车类、线路类、路网类、乘客类等4类智能体,实现了乘车限流、站台限流和闸机限流等客流控制手段,提出了针对单线多站地铁线路的全线协调的客流控制策略。规模为23个车站、122 933对OD（起讫点）的某条地铁线路的客流控制实验结果表明,限流提升了1.01%的总客运周转量。     

基于多智能体的公交运行服务仿真模型

分析了APTS(advanced public ransport system)环境下公交运行服务特性、乘客的出行特性及其相互作用机理.采用多智能体建模方法,对信息条件下乘客的认知方式以及出行行为规则进行解析,建立了考虑容量限制的公交运行服务仿真模型.基于开发的SimCUBE仿真平台进行了仿真实验分析,并就仿真过程中乘客认知的收敛特性得出了相应的结论.     

基于多智能体的突发事件下城市应急管理机制仿真

随着城市化进程的加快,高密度的城市人口和庞大的城市体量使得城市安全的重要性日益凸显.随着国家机构改革与应急管理部的成立,针对突发事件下新型城市应急管理体系的研究具有重要意义.该文从美国、英国与日本的城市应急管理体系入手,通过对这些国家的应急管理体系的分析,总结出3类城市应急管理机制模型,并建立了相应的突发事件模型.使用...     

多智能体自主车辆导航技术研究

将基于GPS／GIS的导航技术与基于视觉的导航技术进行集成,提出了基于信息融合技术的多智能体自主车辆导航系统的概念,为提高基于视觉的导航控制系统的鲁棒性进行了有益的尝试,这一研究将为自主车辆导航控制创造一个更加实用化的平台．     

基于多智能体系统仿真的最短路径规划

针对有向图最短路径问题,提出了通过多智能体系统仿真的方式求解有向图最短路径的方法.首先,把有向图中的节点、边都建模为智能体对象;其次,设计机器人智能体从源点沿有向边移动对节点实现遍历,利用机器人智能体的自我复制能力和边断开能力实现对节点的并行访问并保证任何节点最多被访问一次;最后,利用Anylogic开发多智能体最短路径仿真系统进行方法验证.仿真结果表明,多智能体最短路径仿真系统能快速找出有向图最短路径,算法时间复杂度与Bellman-Ford算法相同.     

基于Agent技术的CGF仿真智能体自主决策系统总体设计分析

本文研究的CGF仿真智能体自主决策系统适用于HLA体系结构,在相应CGF软件模块基础上基于Agent技术进行开发,支持CGF智能体自主、交互的仿真决策,模型在实时环境内通过对已知战场的信息感知、反应和决策、执行指令。     

基于多智能体和模糊控制的道路交叉口建模与仿真

利用Agent技术对道路交叉口进行建模,着重介绍了交叉口Agent的内部结构和控制策略.在交叉口控制中应用模糊理论和蚁群算法,提出了一种具有自学习机制的交叉口信号模糊控制方法.对模糊控制规则应用蚁群算法进行优化,使得交叉口Agent具有自学习能力.编制交叉口Agent的仿真程序,将所研究模型的控制效果与传统模糊控制模型的效果进行了比较.仿真实验的结果表明:具有自学习机制的交叉口信号模糊控制方法的效果明显优于传统的模糊控制方式.     

基于多目标规划和智能体仿真的社区疏散方案

快速疏散灾民是地震发生后短时间内的首要任务之一,提前规划避震场所、设计社区人员疏散方案能为灾后应急提供有效保障.该文提出了一种基于多目标规划和智能体仿真的社区人员疏散方案设计方法,综合考虑救援机构可达性、交通便利性、避震场所容纳能力等因素,基于多目标规划设计不同避震场所个数下的最优疏散方案,结合Pathfinder软件...     

多智能体仿真的装配式项目风险对策选择

从动态、系统的角度探究装配式建筑项目的风险对策选择问题.梳理装配式建筑项目中主要的风险问题,并建立基于多智能体仿真(MAS)技术的风险控制机制.采用MAS技术构建风险对策选择模型,建立了Agent间的交互关系及参数设置.选取实际案例中的风险对策代入模型,仿真结果验证了模型的可行性.研究结果表明:该模型从动态的角度考虑装配式建筑项目的风险,更加贴合实际情境,且能够准确地衡量不同风险对策的实施对项目目标的影响,有利于合理选择风险对策.     

基于主智能体的群体学习算法GLBMA

以机器人足球比赛（RoboCup）为背景,基于主智能体和辅助智能体概念,提出了基于主智能体群体强化学习算法（GLBMA）,该算法通过主智能体和辅智能体的角色切换来实现整个团队的学习,改进了传统的群体强化学习算法。RoboCup仿真比赛试验表明,传统群体强化学习算法中的行为学习状态空间过大,连续状态空间的行为选择及多智能体合作求解等问题得到了解决．     

基于多智能体的多变量DMC研究

结合递阶动态矩阵预测控制和多智能体技术 ,提出了一种多智能体多变量动态矩阵控制算法。在该算法中 ,控制对象的每个输出变量作为一个智能体 (Agent) ,使用CORBA将各个Agent集成为多智能体系统 ,并用π演算对多智能体系统的协调过程进行了描述。最后将该算法应用在制浆生产蒸煮过程 ,得到了较好的控制效果     

基于群体智能的人群疏散路径规划仿真研究

介绍了一种基于群体智能的人群疏散路径规划仿真方法.该方法结合群体智能的宏观模型与具有个体动力学特征的微观模型,提出综合两种模型优势的人群疏散仿真模型以及基于人工蜂群算法的动态路径规划算法.算法借鉴人工蜂群算法的原理,根据出口的个数及拥挤度对人群分组,然后在每个群组选取一个引领者.引领者带领群组向出口移动.移动过程中,群组内执行改进的社会力模型,以保证群组内的个体避免碰撞并且方向一致.针对突发事件人群疏散中疏散效率方面存在的技术瓶颈,探索基于群体智能的人群疏散路径规划的理论框架和体系,旨在为应急管理部门对人群疏散辅助决策提供支持.     

大规模多智能体仿真平台设计方法的研究

大规模多智能体系统是分布式人工智能领域的一个研究热点,由于多智能体间复杂的交互过程受到诸多不确定性因素的影响,实现系统的宏观优化是关键难点.前期研究发现,某一参数的小范围变化可能引起整个多智能体系统性能的大范围的波动;并且多智能体控制协作算法的研究多数仅与非智能的控制方法进行简单对比,缺乏通用的仿真平台来抽象系统环境并模拟复杂的多智能体行为.为此设计了一种通用的大规模多智能体协同控制平台,该平台能够模拟多智能体系统必须完成的协同控制任务,并且通过变换多智能体系统的相关参数模型及加载不同的智能体控制策略,可以模拟和评测系统各项协作性能指标,为未来设计和提升算法性能提供研究基础.     

基于多智能体的火灾扑救智能决策方法

提出一种基于多智能体的火灾扑救智能决策方法．利用多智能体获取环境信息对火灾进程进行预测,搜索火点位置并实时跟踪火行为,基于案例推理方法自主地生成火灾扑救决策．仿真实验达到了预期效果,对火灾扑救指挥决策具有参考作用．     

基于多智能体的可重构智能管理信息系统平台

提出了一种基于多智能体（MAS,Multi—agent system）管理信息系统层次的结构,定义了面向智能管理系统的10类智能体（Agent）,给出了各Agent间的协作关系与实现方式,构建了一个可重构的智能管理系统软件平台,最后结合实际工程项目给出了上述可重构平台实现的一个应用信息系统实例．     

基于多智能体的交通干线动态智能协调控制

为减少干线上车辆的平均延误时间,提出了一种基于多智能体技术的动态双向绿波带智能控制算法。采用两层递阶结构和模糊逻辑对城市交通干线进行实时协调控制。上层是协调控制器智能体,根据一段时间内交通流数据计算干线上优化的公共周期时间和上下行相位差,下层是路口控制器智能体,确定每个周期内各交叉口的绿信比。周期依照关键路口饱和度的大小由模糊控制算法进行优化,而相位差根据上下行速度进行计算,绿信比基于历史和实时的交通数据确定。实例分析表明该双向绿波带控制算法能够有效减少车辆在干线上的平均停车次数。     

基于多智能体和元胞自动机的微观交通仿真系统建模

按照面向对象的分析和设计原则,在需求分析的基础上,对城市交通微观仿真系统进行了模块划分,提出了基于多智能体的微观交通仿真模型.探讨了面向Agent的微观交通仿真系统建模过程,从交通流生成模型、元胞自动机模型等入手,给出了系统中各Agent的设计方案和仿真系统架构及仿真流程.     

基于多智能体的人事管理系统研究

现代人事管理系统需要集成数据库、知识系统、决策支持等异构部件,本文提出了基于多智能体的人事管理系统,以实现人事管理任务的分布式协作求解,分别描述了任务智能体、人事管理系统的结构,并讨论其运行过程.