基于Swarm平台的个体出行行为仿真系统

论文摘要

城市居民交通出行系统是一个典型的复杂适应系统,随着城市规模的扩大和人口的聚集,城市交通拥堵问题已经严重地制约了城市经济的发展。交通拥堵问题实际上是交通供给和交通需求之间的不平衡,解决这个问题,必须对交通需求进行研究。而对出行者个体行为的研究是交通需求研究的基础,从复杂适应系统理论的角度出发,对从个体出行者行为到社会出行整体现象的演进过程的研究是很重要的。本文以复杂适应系统理论为基础,采用多主体建模的方法,利用Swarm平台,对个体出行行为进行了仿真研究。总结了国内外关于交通出行行为以及复杂适应系统建模的研究发展现状;在此基础上,对复杂适应系统的理论概念及系统方法进行了总结;从复杂适应系统理论的角度,对个体出行行为进行了分析并建立模型,应用Java语言设计实现了基于Swarm平台的个体出行行为的仿真系统;围绕出行者个体之间的交互作用进行了对比实验,观察可视化模型的输出结果,研究个体出行行为中从简单到复杂的涌现现象,得出如下结论:(1)交通出行系统中存在群体学习的正效应,即群体学习效果优于个体学习效果加合。(2)在一定范围内,出行者交流共享出行经验可以改善整体出行状况,但超过这一范围,更多的共享信息有可能成为冗余不起作用,甚至起反作用。在路网负载较高的情况下,这种反作用更加明显,以至于造成堵塞振荡和堵塞转移的现象。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 研究的背景
• 1.1.2 课题来源
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状及评价
• 1.2.2 国内研究现状及评价
• 1.3 研究方法和基本内容
• 1.3.1 研究方法
• 1.3.2 研究的主要内容
• 1.4 研究主要贡献
• 第二章 复杂适应系统、涌现现象与Swarm平台
• 2.1 复杂适应系统
• 2.1.1 复杂适应系统理论概述
• 2.1.2 基于Agent 的复杂适应系统建模
• 2.2 涌现现象
• 2.2.1 涌现的定义
• 2.2.2 涌现的形成及表现
• 2.3 Swarm 平台
• 2.3.1 Swarm 平台的发展
• 2.3.2 Swarm 平台的结构
• 第三章 交通个体出行行为及其涌现
• 3.1 个体出行行为
• 3.1.1 交通出行行为概述
• 3.1.2 交通出行行为需求的产生
• 3.1.3 交通出行行为的心理活动
• 3.1.4 交通出行选择行为的决策
• 3.2 交通出行行为中的涌现现象
• 3.2.1 交通出行行为中的涌现现象
• 3.2.2 交通出行行为中涌现现象的形成
• 3.3 基于多主体仿真研究交通出行系统中的涌现现象
• 第四章 基于Swarm平台的交通出行仿真系统
• 4.1 仿真目标、需求与基本思想
• 4.1.1 仿真目标
• 4.1.2 仿真需求
• 4.1.3 仿真基本思想
• 4.2 基于多主体的交通出行仿真模型
• 4.2.1 模型的几点假设
• 4.2.2 模型结构
• 4.2.3 仿真过程
• 4.2.4 参数设定
• 4.2.5 模型界面
• 4.3 模型演示
• 4.3.1 出行者个体方向感知对比实验
• 4.3.2 方向感知对出行的影响
• 4.4 本章小结
• 第五章 交通出行系统中的涌现现象的仿真
• 5.1 仿真实验目的
• 5.2 仿真实验设计及实现
• 5.2.1 表征涌现的宏观状态量
• 5.2.2 出行经验共享机制的设计
• 5.2.3 出行经验共享机制的实现
• 5.3 仿真实验及结果
• 5.3.1 仿真实验设计
• 5.3.2 仿真实验
• 5.4 结果分析及讨论
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 研究总结和创新
• 6.2 今后研究的方向
• 6.2.1 分布式计算
• 6.2.2 加入其它Agent
• 6.2.3 效用目标函数的扩展
• 6.2.4 对突发情况的处理
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢