基于agent的交通運(yùn)輸仿真模擬研究綜述

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1、基于Agent的交通運(yùn)輸仿真模擬研究綜述　　【摘要】近年來(lái)，將Agent技術(shù)應(yīng)用于交通運(yùn)輸仿真領(lǐng)域的研究越來(lái)越多。本文主要對(duì)近幾年國(guó)內(nèi)外在基于Agent技術(shù)的交通運(yùn)輸建模和仿真領(lǐng)域中較高水平的論文進(jìn)行綜述?！娟P(guān)鍵詞】交通運(yùn)輸基于Agent仿真一、引言隨著交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度不斷增加，為了讓交通運(yùn)輸系統(tǒng)更加高效地運(yùn)作，不僅需要考慮宏觀的部分，還要更好地考慮微觀因素。一個(gè)交通運(yùn)輸系統(tǒng)包含了很多自治的、相互作用的智能實(shí)體，將Agent或多Agent技術(shù)應(yīng)用于交通運(yùn)輸中是非常有創(chuàng)造性的，當(dāng)然，這也是非常有挑戰(zhàn)性的。二、基于Agent的交通

2、運(yùn)輸仿真（一）交通仿真的微觀方法在交通流仿真中可以找出一些微觀方法。將結(jié)合車輛動(dòng)力學(xué)和駕駛員決策的車輛跟馳模型運(yùn)用于商業(yè)工具中，可以為基于驅(qū)動(dòng)策略模型的各種工具提供支持，例如Gipps提出的模型。該模型與自動(dòng)巡航控制算法很相似，每個(gè)模擬車輛具有理想速度以及與前車的合理距離等值。5另一種旨在重建交通流的微觀交通仿真是基于元胞自動(dòng)機(jī)的。空間被切割為元胞，在一系列更新規(guī)則的指導(dǎo)下，元胞的狀態(tài)根據(jù)它們的相鄰元胞的狀態(tài)來(lái)更新。1992年，Nagel和Schreckenberg提出了著名的Nagel-Schreckenberg模型。在該模型中

3、，元胞的狀態(tài)表示該元胞內(nèi)的車輛的存在和速度。排隊(duì)仿真是交通流仿真中的另一個(gè)有效的技術(shù)。排隊(duì)仿真根據(jù)車輛駕駛員單元在隊(duì)列中的位置來(lái)捕捉它停留在某個(gè)路線上的時(shí)間，從而抽象出在駕駛在某個(gè)線路上時(shí)的決策。（二）基于Agent的交通需求仿真5傳統(tǒng)上來(lái)說(shuō)，決定交通需求是所有交通仿真中的第一個(gè)階段。它解決了交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施的需要，并將其作為基礎(chǔ)仿真輸入。交通需求計(jì)算的輸出是從起始地到目的地的一系列路徑以及出發(fā)時(shí)間。決定交通需求一般是基于人口數(shù)據(jù)、家庭和工作場(chǎng)所統(tǒng)計(jì)、汽車所有權(quán)等的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)活動(dòng)。然而，基于路線的方法在過(guò)去比較流行，而基于活動(dòng)的方法

4、現(xiàn)在變得越來(lái)越重要?；诨顒?dòng)方法由發(fā)生在某個(gè)地點(diǎn)的活動(dòng)組成。為了模擬地點(diǎn)的變化，將路線增加到總體規(guī)劃中。之后，根據(jù)連接兩個(gè)活動(dòng)的各自的路線，就可以確定起始地、目的地以及出發(fā)時(shí)間。由于Agent和基于活動(dòng)的方法能夠完美結(jié)合，模擬計(jì)劃好的活動(dòng)和用Agent執(zhí)行活動(dòng)可以讓交通系統(tǒng)的分析達(dá)到一個(gè)更詳細(xì)的層次。因此，越來(lái)越多學(xué)者研究基于Agent概念和實(shí)現(xiàn)的交通需求模型。Rindsfuser等提出一個(gè)能夠適應(yīng)關(guān)于外部事件的日?；顒?dòng)時(shí)間表的智能Agent模型。該模型首先為旅客的活動(dòng)計(jì)劃表定義習(xí)慣日常程序。AuldandMohammadian把

5、活動(dòng)產(chǎn)生與活動(dòng)計(jì)劃分離，并且列入與活動(dòng)和交通計(jì)劃相關(guān)的動(dòng)態(tài)決策框架。該模型是建立在經(jīng)驗(yàn)研究中的。與他們的研究相似，Sun等的研究提供了額外的與信息處理和決策不確定性有關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)。（三）基于Agent的交通相關(guān)選擇仿真基于Agent的第二類模型是交通相關(guān)選擇方面的模型。這些交通選擇可以在不同粒度的層次上做出。1、博弈論路由選擇模型和信息根據(jù)博弈論理論，如果不通過(guò)損害其他Agent的利益，就沒(méi)有一個(gè)Agent可以通過(guò)轉(zhuǎn)換路徑來(lái)提高收益或者降低成本。Chmura以及Klugl等在這方面進(jìn)行了類似的研究。在抽象雙通道模型中，Machad

6、o和Bazzan研究了路徑選擇協(xié)同下的學(xué)習(xí)和信息分享問(wèn)題。在該研究中，通過(guò)隨機(jī)布爾網(wǎng)絡(luò)將其他駕駛者的信息融合進(jìn)每個(gè)Agent的決策中。2、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、通信及重路由模型Yamashita等的研究5指出，增加駕駛者的信息分享可以減少交通時(shí)間，這不僅是對(duì)于配備了信息分享設(shè)備的駕駛者，對(duì)其他駕駛者也是有作用的。隨后，這種路由信息分享的思想被用于協(xié)作導(dǎo)航系統(tǒng)中。同時(shí)，Zhu等的研究表明了在公路網(wǎng)絡(luò)上的隨機(jī)行走中，基于Agent的方法結(jié)合路由信息交換可以在計(jì)算可回溯的情況下產(chǎn)生有效的結(jié)果。在Klugl等的研究中，為了產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)世界交通網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的平

7、衡分布，模擬駕駛者在使用的網(wǎng)段上反復(fù)學(xué)習(xí)實(shí)際交通時(shí)間。Amarante等研究了對(duì)不同信息設(shè)置的駕駛者的重新計(jì)劃值問(wèn)題。（四）基于Agent的交通流仿真最近幾年，交叉路口的移動(dòng)行為是交通流仿真中的熱門(mén)領(lǐng)域。Espie等提出的ARCHISIM模型可以解決現(xiàn)實(shí)駕駛模型中的以Agent為中心的感知問(wèn)題。在此基礎(chǔ)上之后的一些模型則關(guān)注與緊急車輛或者其他障礙等非標(biāo)準(zhǔn)情景的感知有關(guān)的現(xiàn)實(shí)環(huán)境表示問(wèn)題。例如Ksontini等的研究。Waizman等使用3D模型對(duì)交通意外和行人安全改善方面進(jìn)行研究。該模型對(duì)詳細(xì)Agent策略行為、駕駛者分析以及行人

8、Agent的感知進(jìn)行了分析。Luo等的研究運(yùn)用細(xì)節(jié)感知模型對(duì)駕駛者變道的策略行為進(jìn)行模擬仿真。Benenson等對(duì)于駕駛者在TelAviv的居民區(qū)尋找免費(fèi)停車位的行為進(jìn)行了仿真。Agent在網(wǎng)絡(luò)上移動(dòng)來(lái)表示駕駛者的尋找行為，結(jié)果可能是找得到，也可能