基于MDP的多智能体交通信号灯控制的设计与研究

发布时间：2021-09-19 02:19

　　近年来,随着交通网络的完善与发展,无论是城市经济,还是人民的日常生活,均受到交通的影响,交通也被视为关乎城市经济活动状态的关键部门。在计算机技术、互联网技术的推动下,人们对交通系统的智能化提出了更高的要求,这是因为智能化交通系统的出现与应用可以缓解道路拥挤的现状,提升道路的整体利用效率,是现代化交通体系的发展方向。另外,受智能化交通系统的影响,交通信号灯控制与优化方案也逐渐成为了国内外学者的关注对象。目前,交通信号灯控制系统多处于定时、静态状态,且信号灯颜色的切换并不能以道路车辆实际情况信息进行调整,无形中增加了车辆等待信号灯的时间,造成道路的应用效率、应用效果不断降低。通过收集、阅读大量的国内外参考文献,了解基于MDP的多智能体交通信号灯控制研究现状,概述本研究的研究背景与研究意义。同时,为了保证本研究的开展具备坚实的理论基础,本研究对MDP的由来、最优准则、决策问题、动态规划进行了探讨,并从智能体概念、多智能体系统、强化学习理论等方面出发,分析了智能体交通的特点与本质。之后,本研究深入分析了我国普遍存在的城市主干道路口信号灯配时问题,重点探索了交通控制形式,诸如集中控制形式、分布式... 

【文章来源】：湖北工业大学湖北省

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 智能交通系统国内外发展现状
        1.2.2 交通信号控制系统国内外研究现状
    1.3 研究方法
        1.3.1 文献研究法
        1.3.2 理论研究法
        1.3.3 定量与定性分析相结合
    1.4 研究路径
    1.5 本人所做的主要工作
第2章 相关技术介绍
    2.1 MDP介绍
        2.1.1 MDP的由来
        2.1.2 MDP的最优准则
        2.1.3 MDP决策问题
        2.1.4 MDP动态规划
    2.2 智能体交通
        2.2.1 智能体概念
        2.2.2 多智能体系统
        2.2.3 强化学习
第3章 城市主干道路口信号灯配时问题描述
    3.1 交通控制形式
        3.1.1 集中式控制
        3.1.2 分布式控制
        3.1.3 两种形式对比
    3.2 MDP博弈架构
        3.2.1 多参与者零和决策架构
        3.2.2 纳什均衡划分
    3.3 MDP交叉协作控制
        3.3.1 交叉协作模型
        3.3.2 信号灯决策过程
        3.3.3 强化学习算法
第4章 城市主干道路口车道流量模型
    4.1 城市主干道路口组间分析
    4.2 城市主干道路口车道流量分析
    4.3 城市主干道路口车道流量优化
第5章 多智能体交通信号灯控制设计与实现
    5.1 多智能体交通信号灯控制设计
        5.1.1 基本模型的建立
        5.1.2 信任状态优化求解
    5.2 多智能体交通信号灯控制实现
        5.2.1 信号灯控制器决策
        5.2.2 信号灯控制的学习
    5.3 仿真与结果
第6章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]交通系统的模糊控制及其神经网络实现[J]. 徐冬玲,方建安,邵世煌.  信息与控制. 1992(02)

硕士论文
[1]基于深度强化学习的路口自适应控制[D]. 王莹多.大连理工大学 2017
[2]通信受限的网络化多智能体的调度及编队控制研究[D]. 何俊达.南京理工大学 2017
[3]视频交通灯识别和阴影消除方法及应用研究[D]. 谭乃强.湖南大学 2010
[4]基于WEBSERVICES的面向服务应用集成研究[D]. 吴家菊.中国工程物理研究院 2006



本文编号：3400809