多Agent自治交通管理路口优化控制策略

发布时间：2023-10-07 20:13

　　多Agent系统已经成为人工智能研究领域最为重要的子领域之一,其研究目的主要在于为包含多Agent的复杂系统提供构建准则以及协作机制。目前,基于多Agent系统利用自治车辆与智能道路基础设施的集成将人类驾驶员从控制环中移除,已经成为了现实。 本文研究了一种基于多Agent系统的自治交通路口管理机制,针对原有管理机制中核心控制策略FCFS盲目调度、缺乏前瞻性的问题,提出了一种全新的、基于最大团模型的的路口优化控制策略——冲突约简路口控制策略。通过AIM开源仿真平台的在线评估与验证,表明该策略对单路口大规模自治交通流的管理和调度较FCFS控制策略和传统的信号控制策略而言具有更大的优势。在车流密度达到2500车次/车道/小时的极端交通条件下,冲突约简控制策略仍能使车辆的平均通行延误分别减少40%以上和近16%,使单路口的交通吞吐量分别提升30%以上和近20%。 此外,本文还就由于冲突约简控制策略的引入而造成的系统实时性问题和通信复杂度问题,分别给出了相应的解决方案,提出了批处理周期动态调整策略以及ksync增量数据同步策略。并基于AIM平台的在线仿真验证了ksync策略在降低系统通信复杂度方...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的与意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 延时响应
        1.3.2 LICP路口控制策略
        1.3.3 基于竞价机制的路口控制策略
        1.3.4 批处理与路口活性
    1.4 本文组织结构
2 相关技术及理论方法
    2.1 自治车辆感知控制技术
        2.1.1 车辆目标检测跟踪技术
        2.1.2 车辆循道控制技术
        2.1.3 车辆自适应巡航控制技术
    2.2 车联网通信技术
    2.3 多Agent系统的理论研究现状
    2.4 最大团问题的算法研究现状
3 基于最大团的冲突约简路口控制策略
    3.1 冲突关系矩阵构建
    3.2 有关NP完全问题的说明
    3.3 冲突矩阵约简算法
        3.3.1 核心思想
        3.3.2 有关算法贪心思想的说明
        3.3.3 核心算法实现及复杂度分析
        3.3.4 有关算法一个重要剪枝的说明
    3.4 冲突约简路口控制策略的实现
    3.5 进一步讨论
        3.5.1 冲突约简策略局部最优性证明
        3.5.2 批处理周期动态调整策略
        3.5.3 请求优先级因素的引入
4 增量式数据同步策略
    4.1 通信复杂度问题
    4.2 ksync增量数据同步策略
        4.2.1 核心思想
        4.2.2 重要特征
        4.2.3 运行复杂度分析
        4.2.4 传输开销分析
    4.3 与驾驶员Agent的策略集成
        4.3.1 必要性分析
        4.3.2 ksync策略的集成实现
        4.3.3 策略的优化与改进
    4.4 进一步讨论
        4.4.1 论局部最优值ko

        4.4.2 回归学习器
        4.4.3 在线优化
5 仿真评估与验证
    5.1 冲突约简路口控制策略评估与验证
        5.1.1 运行复杂度离线评估
        5.1.2 求解精确度离线评估
        5.1.3 在线仿真评估
    5.2 增量式数据同步策略在线仿真
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：3852426

suoshi