摘要: |
交通问题是全球普遍关注的重要问题,交通问题严重影响了人类社会经济的正常运行,城市交通信号控制系统是提高城市交通运行效率的重要途径之一,也是城市交通现代化、智能化的重要标志,先进的城市交通信号控制系统对改善交通状况,充分利用现有道路的通行能力起着重要作用。
本文首先分析了交通信号控制的发展历程,交通控制系统的发展方向,介绍了交通信号控制的主要参数以及其传统的优化方法和评价指标,着重讨论了车流量较大时的车流特性,根据链系统预估理论建立了结构分散化的车流预测模型。
然后基于Agent理论以及交通系统本身的特点,在分析目前交通控制结构不足的基础上,提出了结构分散化的控制系统结构——基于Agent的城市交通信号控制系统结构。该系统将交通系统的控制策略的制定权放在各个路口,各路口根据自己的知识并通过相互协作进行交通系统的控制,提高了路口级的智能决策能力,从而使控制系统可更加灵活地适应交通系统复杂多变的特点,为实现交通系统的实时智能控制提供了可能。
本课题的主要目的就是利用Agerlt技术提出一种新的实时自适应城市区域交通信号控制系统。本文分析了基于广义知识模型的Agerlt交通信号控制模型,研究了基于遗传算法的学习机理和基于博弈论的协调机制。主要针对交通流量和车流密度比较大时的交通流模式,进行了仿真分析,结果显示控制效果优于传统的控制方法,取得了预期的控制目标。
|