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基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法 总被引:11,自引:0,他引:11
通过建立交通信号控制智能体BDI模型,提出了一种基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法.通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调,在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下,尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口.编制交通控制微观仿真软件,在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验,实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式. 相似文献
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一种交通信号自学习控制方法及仿真实现 总被引:3,自引:1,他引:2
将模糊理论和机器学习应用到交通信号控制过程中,提出了一种基于遗传算法的单路口交通信号模糊控制方法。通过对到达车辆数目的模糊分类,将不同车辆数目到达情况下的信号控制决策方案以规则集的形式存储在知识库中,在交通信号控制过程中使用遗传算法对规则集进行改进。编制该控制方法的仿真程序,对该方法的控制效果与定时控制和感应控制进行了模拟比较,仿真实验的结果说明该方法的控制效果明显优于传统控制方式。 相似文献
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基于遗传算法的交通信号机器学习控制方法 总被引:3,自引:3,他引:3
通过对到达车辆数目的模糊分类,将交通信号控制方案以不同规则集的形式实施,根据实际控制效果利用遗传算法对规则集进行改进,形成了一种具有机器学习能力的单路口交通信号新控制方法.经过仿真实验,对该方法的控制效果与定时控制和感应控制进行了比较,仿真实验的结果说明该方法的控制效果明显优于传统控制方式. 相似文献
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多智能体系统分布式控制的研究新进展 总被引:1,自引:0,他引:1
多智能体的运动协调和覆盖协调问题是多智能体系统的协调控制研究中的两个基本问题.综述当前这两个问题研究的主要内容及相应的主要结果,同时给出了仍然需要解决的问题和可能的研究方向. 相似文献
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为了减少车辆通过路口时的延误,采用Q-学习方法对智能体控制的单路口进行信号配时的优化,在模糊控制规则集的基础上,通过Q-学习来改进控制规则的组合,从而达到改善信号控制效果的目的.仿真实验的结果表明,基于Q-学习的信号控制方法优于定时控制、感应式控制和基于遗传算法的信号控制方法.研究说明,基于Q-学习的信号控制方法适合城市交通控制. 相似文献
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基于DCS的控制系统仿真方法 总被引:8,自引:0,他引:8
基于DCS(Distributed Control System-集散控制系统)的控制系统仿真方法是测试控制系统的实施正确性、操作可靠性、操作等效性及DCS资源占用等性能的有效手段,通过这种方法可以缩短新型控制系统的开发周期,减少新型控制系统试投用期的风险。本文对基于DCS的控制系统仿真方法的必要性、特点进行了分析与讨论,并提出了基于DCS的仿真控制系统的架构和分类。一个应用实例验证了基于DCS的控制系统仿真方法的有效性。 相似文献
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城市微观交通仿真系统及其应用研究 总被引:14,自引:3,他引:14
建立了一个城市微观交通仿真系统,主要包括:车辆产生模型、路网描述模型、交通规则描述模型、信号灯描述模型、车辆行为模型、路径选择模型和路口转向模型。说明了各模型的建模方法以及系统的仿真流程。针对城市交通的特点,提出邻车影响模型,作为对传统跟驰模型的补充。在OCTANE图形工作站上,实现了仿真系统的三维可视化。最后选取典型路网进行了应用研究。 相似文献
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综合环境因素及延误的信号配时优化仿真研究 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了综合考虑环境因素及延误的交叉口信号配时优化方法;选择遗传算法作为优化工具,建立了以减少机动车尾气排放及交叉口平均延误为总目标,以信号周期时长和各相位有效绿灯时间为优化参数的信号配时优化模型,并利用微观仿真模型VISSIM及MATALAB、Visual Basic 6.0编程语言,开发了相应的算法程序;最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了方法的合理性和可行性. 相似文献
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针对分布式系统,尤其是多机器人系统中协同控制问题的研究需要,提出了一种具有分层嵌套结构的多Agent仿真环境设计方案,以克服现有仿真环境存在的兼容性差和算法移植困难的问题.设计方案在系统总体结构中引入了层次多Agent的设计思想;在子系统中采用Acromovi结构框架设计;在个体Agent中采用了混合型的内部结构设计.具体应用于多机器人仿真环境设计中,通过不同的实验配置方案,逐步实现多机器人系统的虚拟仿真和半实物仿真.最终的多机器人编队控制实验表明了设计方案的有效性. 相似文献