基于Multi-Agent的智能交通控制系统的研究与仿真

论文摘要

随着国民经济的不断增长，人民生活水平的不断提高，汽车的购买已经越来越普及，汽车进入寻常百姓家中已经成为现实，然而随之而来的城市交通问题则日益突现出来。因此，采用科技的手段来研究一些智能化的方法以解决城市交通管理问题，就成为当务之急。城市交通系统是一个庞大的系统，具有随机性、复杂性、不确定性等因素，所以对它的研究，人们无法建立精确的数学模型，必须借助于智能化的方法，比如模糊控制、遗传算法等，才有可能解决城市交通问题。因此，如何建立有效的智能交通系统是目前研究的重点。所谓的智能交通系统（IntelligentTransportation System）是在较完善的道路设施的基础上，将先进的计算机技术、电子技术、传感器技术和系统工程技术集成运用于地面交通管理所建立的一种实时、准确、高效、大范围、全方位发挥作用的交通运输管理系统，其主要内容包括以下几个方面：智能交通控制系统、智能车辆驾驶系统、车辆诱导系统、交通信息服务系统、紧急救援系统等。基于目前交通问题及交通系统发展的现状，在前人理论的基础上，将Agent技术应用于交通控制系统，提出了基于Agent的智能交通控制的体系结构，探讨了各个交通元素Agent的功能以及它们的协调合作关系，讨论了模糊控制技术在交通决策中的应用，并利用遗传算法优化控制规则，最后进行系统仿真，仿真结果表明了方法的有效性，为基于Agent的智能交通控制系统的最终实现提供了理论指导和方法依据。本文共分六章。第一章为绪论部分，介绍了选题的意义和研究现状。第二章简单介绍了Agent的基本理论。第三章介绍了Agent技术在交通控制中的应用。第四章介绍了Agent的决策机制，即交通控制策略。第五章利用VisualC++编程实现了交通仿真。第六章为工作总结，并提出了进一步的研究内容。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 前言
• 1.2 交通问题现状
• 1.3 智能交通系统的研究和发展
• 1.4 智能控制技术的发展
• 1.5 计算机仿真与Agent技术
• 1.6 本论文研究的重要内容
• 第二章 AGENT的基本理论
• 2.1 Agent的起源
• 2.2 Agent的概念
• 2.3 Agent的特性
• 2.4 Agent的模型和结构
• 2.5 多Agent理论
• 2.6 多Agent理论与面向对象的异同
• 2.5 Agent之间的协作
• 2.5 Agent在交通控制中的应用
• 2.6 小结
• 第三章 AGENT技术在智能交通控制中的应用
• 3.1 概述
• 3.2 基于Agent的智能交通控制系统的体系结构
• 3.3 各交通元素Agent的功能与交互
• 3.3.1 路口Agent
• 3.3.2 路段Agent
• 3.3.3 车辆Agent
• 3.3.4 区域Agent
• 3.3.5 各交通元素Agent之间的交互
• 第四章 智能交通控制策略及优化
• 4.1 传统的交通控制策略
• 4.1.1 定时控制
• 4.1.2 感应控制
• 4.1.3 交通控制的发展现状
• 4.2 基于模糊逻辑的智能交通控制策略
• 4.2.1 模糊控制的定义
• 4.2.2 模糊控制器简介
• 4.2.3 关于交通控制环境
• 4.2.4 控制方法的描述
• 4.2.5 对精确量进行模糊化
• 4.2.5 模糊控制的规则
• 4.2.6 输出信息的模糊判决
• 4.3 基于遗传算法的智能交通控制优化
• 4.3.1 遗传算法简介
• 4.3.2 遗传编码以及初始种群的生成
• 4.3.3 选择适应度函数
• 4.3.3 遗传操作的设计
• 第五章 基于Multi-Agent的智能交通控制系统的仿真
• 5.1 Agent的实现方法
• 5.1.1 面向对象的Agent
• 5.1.2 进程与线程
• 5.2 MFC为实现Agent提供的方法
• 5.2.1 MFC中提供的线程功能
• 5.2.2 线程的消息传递
• 5.2.3 线程之间的互斥性操作
• 5.2.4 进程之间的数据传输
• 5.3 智能交通Agent的类描述
• 5.3.1 车辆Agent类定义及主要控制函数
• 5.3.2 路段Agent类定义
• 5.4 仿真系统简介
• 5.4.1 系统特点
• 5.4.2 系统功能
• 5.4.3 系统主要对话框设计
• 5.4.4 系统仿真运行
• 5.4.5 系统性能测试分析
• 5.5 小结
• 第六章 结论
• 6.1 本文的研究成果
• 6.2 更深入的研究方向
• 致谢
• 参考文献
• 攻硕期间取得的研究成果