基于多智能體的城市交通仿真研究
1 引言交通仿真shi20世紀60年代以來,隨著計算機技術de進步而開展起來de采用計算機數(shù)字模型來反映復雜道路交通現(xiàn)象de交通剖析技術和辦法。從實驗角度看,道路交通仿真shi再現(xiàn)交通流時間和空間變化de模仿技術，交通仿真shi智能交通運輸系統(tǒng)de壹個重要組成局部，shi計算機技術在交通工程范疇de壹個重要應用。應用基于Agentde計算機仿真經(jīng)過模仿交通系統(tǒng)中個體de行為，讓壹群這樣de個體在計算機所營造de虛擬環(huán)境下停止互相作用并演化，自下而上de“涌現(xiàn)”出整體系統(tǒng)de復雜性行為。多主體模型根本思緒shi：由于人類社會shi由大量de個體構(gòu)成de復雜系統(tǒng)，因此在計算機中樹立每個經(jīng)濟實體de個體模型，這樣de計算機中模型被稱為Agent；然后讓這些Agent遵照壹定de簡單規(guī)則互相作用；然后經(jīng)過察看這群Agent整體作用de涌現(xiàn)性找到人工社會de規(guī)律，并用這些規(guī)律解釋和了解人類社會中de宏觀現(xiàn)象[1]。
文中以Traffic Grid模型為根底，仿真研討了交通系統(tǒng)從而得出停著de車輛數(shù)量，均勻等候時間等曲線，為城市規(guī)劃和決策者提供了數(shù)據(jù)。
2多主體建模
主體（Agent，也有人譯為智能體、代理）和多主體系統(tǒng)（Multi-Agent System,MAS）shi隨著散布式人工智能de研討而興起de�！爸黧w（Agent）”壹詞壹般用來描繪自包含de（self-contained）、能感知環(huán)境并能在壹定水平上控制本身行為de計算實體[2]。人工智能學者Minsky在1986年出版de著作《思想de社會》（The Society of Mind）[3]中提出了Agent，以為社會中de某些個體經(jīng)過協(xié)商之后能夠求得問題de解，這些個體就shiAgent。Agent至少應具備以下幾方面de關鍵屬性：①自主性：Agent具有屬于其本身de計算資源和部分于本身行為控制de機制，能在無外界直接支配de狀況下，依據(jù)其內(nèi)部狀態(tài)和感知到de（外部）環(huán)境信息，決議和控制本身de行為。②交互性：能與其他Agent停止多種方式de交互，能有效地與其他Agent協(xié)同工作。③反響性：能感知所處de環(huán)境，并對相關事情做出適時反響。④主動性：能遵照承諾采取主動行動，表現(xiàn)出面向目的de行為。⑤推理和規(guī)劃才能：Agent具有學習學問和經(jīng)歷及停止相關de推理和智能計算de才能。
多Agent系統(tǒng)（MAS）由多個自主或半自主de智能體組成，每個Agent或者實行本人de職責，或者與其他Agent通訊獲取信息相互協(xié)作完成整個問題de求解。與單Agent相比，MAS有如下特性：①社會性：Agent處于由多個Agent構(gòu)成de社會環(huán)境中，經(jīng)過某種Agent言語與其他Agent施行靈敏多樣de交互和通訊，完成與其他Agentde協(xié)作、協(xié)同、協(xié)商、競爭等。②自制性：在多Agent系統(tǒng)中壹個Agent發(fā)出懇求后，其他Agent只要同時具備提供此效勞de才能與興味時才干承受動作拜托，即壹個Agent不能強迫另壹個Agent提供某種效勞。③協(xié)作性：在多Agent系統(tǒng)中，具有不同目的de各個Agent必需互相協(xié)作、協(xié)同、協(xié)商對未完成問題de求解。
3仿真模型
3.1 總體構(gòu)造
道路交通系統(tǒng)包含很多互相關聯(lián)de實體，主要有道路（分為路段和穿插口）、信號控制設備、車輛、駕駛員、行人等。這些實體有de具有壹定水平de自制性和智能性，如駕駛員、行人等，有deshi被動de受其他實體de影響，如路段等。多主體技術可以對交通系統(tǒng)中de各要素停止建模[4]，如穿插口、信號燈、交通控制中心等，對這些要素停止簡化，樹立多主體概念模型。主要Agent有交通路網(wǎng)Agent、車輛Agent、信號燈Agent，其中交通路網(wǎng)Agent參考1979年Herman等[5]提出de貳流模型（Two-fluid Model）,該模型以為交通流有運轉(zhuǎn)車輛與中止de車輛組成。
路網(wǎng)描繪：交通路網(wǎng)shi道路交通系統(tǒng)de根底設備，承載著車輛de運轉(zhuǎn)。交通路網(wǎng)具有復雜de拓撲構(gòu)造和匯合特征，假如過于復雜則計算負載過重，故分為路段、路網(wǎng)、穿插口叁次層管理，路網(wǎng)Agent擔任存儲維護整個交通路網(wǎng)de拓撲關系，為交通實體提供路網(wǎng)信息。路段Agent擔任本路段de描繪，穿插口Agent包含信號燈對象完成各入口車道交通流de時間別離，壹個路段壹個車道。
信號燈構(gòu)造：信號燈shi重要de交通控制設備，它完成對穿插口不同流向de車輛停止時間別離，減少車輛之間可能de抵觸，改善交通平安，進步穿插口流通效率。信號燈控制從實質(zhì)上看，shi壹個典型de復雜順應系統(tǒng)，國內(nèi)外相關學者對信號燈控制已做出大量研討，也產(chǎn)生許多控制計劃，但都有相應de局限性，也普遍存在著魯棒性差、不易擴展、計算復雜等缺陷[5]，本模型從計算簡單動身統(tǒng)壹管理信號燈，壹次初始化好時間距離。
3.2參數(shù)設置
設置局部如圖1。
各個控件表示de物理意義如表1
3.3初始化環(huán)境
環(huán)境shi由37×37de網(wǎng)格組成de，經(jīng)過設置sliders ：grid-size-x=3，grid-size-y=4初始化壹個4行3列de道路，其中兩條道路穿插處有紅色和綠色de瓦片分別代表紅燈和綠燈，其中汽車數(shù)目經(jīng)過設置slider：num-cars=54，點擊Setup按鈕即構(gòu)成道路圖，如圖2。
圖2 叁行肆列de道路圖
3.4相關規(guī)則
3.4.1環(huán)境規(guī)則
初始時車輛數(shù)目（ num-cars ）壹定要小于路（如圖2中白色de表示道路）de數(shù)量，假如超出則提示正告信息。
假如無人參與此系統(tǒng)則設置 current-auto? 為 off ，有則設置 on ，并且經(jīng)過 current-phase 選擇壹個交通燈為控制de交通燈。
此系統(tǒng)假如沒有交通燈de參與則設置 power? 為 off ，反之則設置為 on 。
3.4.2運轉(zhuǎn)規(guī)則
每壹個時間步，車子依照當前速度向前行駛，假如當前速度小于限制速度（ speed-limit ）并且它們前方?jīng)]有車子，那么它們加速（ speed-up ）行駛，假如前面de車輛速度小于本人de車速，那么當前車子要調(diào)整本人車速和前面de車速壹致（ slow-down ），遇到紅燈或者停著de車輛，當前車輛要中止。
4案例剖析及結(jié)果
4.1 案例壹
目前，以城市交通為背景，研討諸如擁堵de方式、傳播、消散、交通流在路網(wǎng)中de優(yōu)化散布、車輛動態(tài)途徑選擇、特殊車輛控制等問題時，無信號燈穿插口車輛通行狀況de精確性表征都shi不可
短少de重要壹環(huán)[6]。依照上述模型運轉(zhuǎn)，當在沒有信號燈也沒有人參與de狀況下（power?設置為off），道路為4行3列，車輛數(shù)目為140時de運轉(zhuǎn)結(jié)果如圖3
當在有信號燈沒有人參與de狀況下（power?設置為on），道路為4行3列，車輛數(shù)目為140時de運轉(zhuǎn)結(jié)果如圖4
4.2 案例貳
依照上述模型運轉(zhuǎn)，當在道路為4行3列，車輛數(shù)目為54時我們得出停著de車輛數(shù)量柱狀圖如圖5，車輛均勻速度柱狀圖如圖6，均勻等候時間柱狀圖如圖7：
圖5 停著de車輛數(shù)量
4.3 剖析及結(jié)果
由案例壹可知，在有信號燈參與交通管理下交通卻快速解體了（圖3 ticks=3164，圖4 ticks=665，ticksshi時間步，隨著時間持續(xù)而增長），招致這種結(jié)果有多個要素，如信號燈控制不合理、車輛數(shù)目過大超越了道路de承載才能等。
有案例貳可知，車輛均勻速度與停著de車輛數(shù)量有壹定de關系，正如貳流模型中以為de路網(wǎng)宏觀層面de均勻行駛速度與路網(wǎng)上車輛de比重de冪運算成線性關系[7].
限于篇幅，文中只給了兩個案例，有參數(shù)設置能夠看出要得到高效de交通模仿數(shù)據(jù)需求大量de實驗和多種組合，我們還能夠得出有人參與交通管理de狀況下穿插口de流通效率會進步，當有活動車輛進入交通道路或者分開交通道路會對上述結(jié)論產(chǎn)生何種影響等許多對理論有指導意義de結(jié)論。
結(jié)論
文中從基于多Agent建模de角度動身，借助Netlogo軟件平臺，應用了“Traffic Grid模型”，模仿了不同組合de參數(shù)對交通系統(tǒng)產(chǎn)生不同de影響，獲取了車輛均勻等候時間、中止de車輛等隨時間變化de曲線，但shi由于此模型比擬簡單，模仿de范圍小、沒有采用實踐路網(wǎng)等要素，有待更好de改善。
多主體模型以并行de方式模仿非線性因果de社會系統(tǒng)，使人們更好天文解社會現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)象背后de機制，從而做出預測和輔助決策。多主體建模目前還未構(gòu)成成熟de體系，因此也沒有壹套完好而成形de理論，但能夠預言，隨著多主體思想de提高理論辦法de完善，基于多主體建模和仿真會越來越多地應用于社會生活研討中。
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