基于多智能体的城市交通集成控制系统设计

针对我国城市交通迫切需要解决的关键技术问题,采取传统方法与人工智能相互结合的智能方法与步骤,在引出我国城市交通控制系统结构与功能要求的基础上,阐述一种基于多智能体（multi-agent,MA）协作的城市交通智能控制系统的框架结构。根据该系统框架结构,建立一种面向城市交通实时、有效的控制系统设计思想,完成了基于多智能体的城市路口控制、区域控制的系统智能控制设计,完善我国城市交通控制与管理模式,以确保城市交通智能化控制目标的顺利实现,提高路网通行能力,改善城市环境质量,营造出舒适宜人的交通环境。     

多智能体技术及其在交通控制系统中的应用

多智能体技术是当前分布式人工智能的一个研究热点,通过各自治智能体间的通讯、协调、合作来表达实际的复杂系统。交通系统是一个分布式、非线性、时变的随机系统,本文把多智能体技术应用于城市交通控制系统中,为城市交通问题提供了良好的解决方案。     

敏捷制造环境下基于多智能体的车间控制系统

针对敏捷制造的需求，提出了一种基于多智能体的车间控制系统，这种控制系统是由重构智能体，任务智能体、资源管理智能体、制造资源智能体构成的多智能体系统，通过智能体的自治和智能体之间的相互协调，完成车间控制任务并保证其敏捷特征，讨论了各种智能体的功能、作用和行为。     

城市智能交通信号控制系统的研究概况

智能交通系统（intelligent transportation systems,ITS）作为一种新型交通运输模式,有望彻底改善目前的交通状况。本文针对ITS的交通控制子系统,系统地阐述了城市智能交通信号控制系统在国内外的发展现状,分析了部分现有控制系统的优缺点,指出了我国城市交通信号控制的难点及其发展趋势,重点介绍了基于实时预测技术的智能交通信号控制系统的研究内容与方法。     

基于多智能体的智能机器人分布式控制系统

在研究多智能体技术基础上，提出了一种基于分布式黑板和多智能体系统的类人智能机器人控制系统体系结构，并根据系统要求规划出具有不同功能的多个智能体，系统地分析了该控制系统中各个智能体的功能特点以及它们之间的协作关系，以运动控制接口的编制为例，介绍了CORBA技术在实现该软件系统中的方法，轴孔装配作业实验结果表明，本文提出的体系结构是可行的，采用CORBA技术和多智能体技术能有效地实现预定的装配任务。     

物联网与智能交通控制系统

现代社会尤其是城市社会面临的最大课题之一就是城市交通问题,所以智能交通控制系统成为我国当前交通运输领域的重要研究课题,而物联网给信息技术领域带来了一次重大的发展和变革机遇,这里将物联网领域的嵌入式等相关技术与智能交通控制系统相结合,结合模糊控制方法实现稳定、高效、有序的智能交通控制.     

基于多智能体的机电设备嵌入式控制系统设计方法

提出了一种利用多智能体（Multi—Agent Systems,MAS）方法学指导复杂机电设备嵌入式控制系统开发的方法．该方法利用智能体（Agent）概念处理复合型控制系统的多个子控制器;用MAS方法学指导构造Agent之间的通信及协调机制;利用多任务实时操作系统（Real—Time Operating System,RTOS）的多任务并行处理能力和系统服务在嵌入式系统中实现MAS系统,本方法已经应用于遥操作移动机器人嵌入式控制系统的开发．     

论城市智能交通控制系统

城市交通控制系统是面向全市的交通数据监测、交通信号灯控制与交通诱导的计算机控制系统,它是现代城市交通监控系统中重要的组成部份,主要用于城市道路交通控制与管理,对提高城市道路的通行能力、缓和城市交通拥挤起着重要作用。本文是作者对基于GPRS网络的城市智能交通控制系统相关问题进行简要的阐述和分析。     

基于多智能体的电网调度操作票专家系统

本文提出了基于多智能体的操作票专家系统与数据采集监视控制系统(SCADA)、调度管理信息系统(DMIS)之间智能协作机制,并且在多智能体的分工协作、解决数据库模板等方面做了深入研究。根据分层的网络模型,建立可维护的规则模板,解决了专家系统的通用性、可维护性问题,最终实现了基于多智能体的电网调度操作票专家系统。     

混合动力汽车多能源动力总成的智能体控制技术

为提高混合动力汽车的智能化控制水平,进一步改善整车燃油经济性和动力性,提出一种多能源动力总成的多智能体协调控制方法.以并联式混合动力汽车为原型,建立动力总成部件子系统智能体模型,构建多智能体系统协调控制框架,根据不同工况模式对总成动力进行预分配,利用单智能体的智能行为和多智能体的协作能力解决车辆对复杂路况的自适应问题.在Cruise软件环境下对智能体控制系统和协调控制策略进行了仿真验证,结果表明,动力总成的多智能体协调控制策略正确可行,使混合动力汽车能根据不同工况自适应控制模式,进而对动力进行自适应匹配,能够改善整车燃油经济性和动力性.     

基于神经网络的交叉口多相位模糊控制

根据城市交叉口交通流的特点,给出了一种交叉口多相位自适应控制算法,综合考虑相邻车道上的车队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制．仿真结果表明,文中所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,是实现交通系统智能控制的一条新途径．     

基于C-FQL算法的城市干线交通信号控制

针对城市干线交通协调控制难于建立准确数学模型的问题，提出了混沌模糊Q学习（C-FQL）方法。即在模糊Q学习过程中添加混沌扰动以改变Agent选择动作的方式，并通过添加遗忘因子以平衡学习过程中扩张与利用之间的关系．城市干线交通协调控制中应用C-FQL方法以优化各交叉路口的周期、相位差和绿信比．借助TSIS交通仿真平台。建立了C-FQL方法在城市干线交通协调控制中的应用仿真，结果表明，C-FQL方法收敛速度快，在城市干线交通协调控制中效果良好．     

强化学习在城市交通信号灯控制方法中的应用

 悉尼自适应交通控制系统（SCATS）、绿信比-周期-相位差优化技术（SCOOT）及Smooth采用自适应交通信号灯控制方法，对城市道路口的交通信号灯进行了有效控制。随着深圳城市交通流量急剧增长，深圳交警在自主研发Smooth信号控制式基础上，提出实时、分布式、自适应调控要求，联合创新了人工信号控制方案TrafficGo，探索基于深度神经网络的强化学习，通过在线学习各种流量负荷，实时推理计算信控时段、相位、相序、信号周期、绿信比、相位差，进一步优化了交通信号灯的控制模式。介绍了在交通信号灯控制中运用的强化学习模型，实地测评表明，其取得了一定改进效果。     

常规公交系统公交信号优先控制算法研究

城市交通问题已日益受到人们的关注,大力发展公共交通是解决交通拥堵的有效方法之一。针对公交优先问题,建立了常规公交系统下的公交信号优先控制系统,提出了常规交通分别在单相以及多相下的公交信号优先控制算法,为城市交通公共交通信号控制系统的设计提供了理论依据。     

城市交通监控系统浅浅

论述了城市交通监控系统的高科技、现代化方法，着重介绍了交通信号控制与交通电视监视子系统在实际工程中的应用。     

基于在线学习的单路口信号灯强化学习控制

单路口交通信号灯控制是交叉口线控、面控的基础。文章将强化学习方法中的sarsa算法应用到城市交通信号灯控制领域,解决单路口的动态实时问题,通过仿真环境下的对比,证明该方法具有良好的控制效果。     

基于GPS与GPRS的城市公交监控系统

建立完善的城市公交监控系统是提高城市公交系统管理水平、运行效率和服务质量的迫切要求。城市公交监控系统需随时获取行进中车辆的位置信息与运行状况,以直观易懂的方式告知管理调度人员及相关乘客,并将可能的调度指令传达给司乘人员。城市公交监控系统属于一种典型的CPS或带有控制功能的物联网系统。提出一种以GPS与GPRS为基础、经济实用的城市公交监控系统方案,并分析了实施过程中应注意的若干问题。     

基于规则的城市交通信号自组织控制

针对复杂的城市交通信号控制系统,基于车流与流体的相似性,将交通路网抽象成双向管网模型,并采用流体动力学理论对网络内车流进行描述.基于相邻路口之间车流信息的共享,通过对N-S方程的数学重构,建立了各路口车流基于相位的自组织控制规则.仿真实验结果表明:自组织控制规则不仅实现了交通网络中的车流量平衡,而且系统的控制性能得到了明显的提高.