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《基于Multi-Agent的空中交通流量仿真研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、第43卷第5期2013年9月航空計(jì)算技術(shù)AeronauticalComputingTechniqueV01．43No．5Sep．2013基于Multi．Agent的空中交通流量仿真研究熊洛，李毅(四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院國(guó)家空管自動(dòng)化系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)研究室，四JIl成都610065)摘要：針對(duì)傳統(tǒng)空中交通流量仿真過(guò)程中靈活性和智能性的不足，將分布式人工智能Multi-Agent的理論和方法應(yīng)用到空中交通流量管理領(lǐng)域中，提出了基于Multi．Agent的空中交通流量仿真方法。介紹了空中流量管理的體系結(jié)構(gòu)和流量管理的具體措施，詳細(xì)設(shè)計(jì)了與流量仿真相關(guān)的重要Agent，包括航班Agent、航路Age
2、nt、機(jī)場(chǎng)終端區(qū)Agent和區(qū)域流量管理Agent等，探討了各Agent的內(nèi)部運(yùn)行機(jī)制和在流量管理中的職能，構(gòu)建了基于Multi·Agent的空中交通流量仿真子系統(tǒng)的整體框架，為實(shí)際空中交通流量管理系統(tǒng)的建設(shè)提供重要的指導(dǎo)和參考。關(guān)鍵詞：Multi．Agent；空中交通；流量管理；仿真系統(tǒng)；人工智能中圖分類(lèi)號(hào)：TPl8文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1671．654X(2013)05—0031-05ResearchonAirTrafficHowSimulationBasedonMulti-AgentXIONGLuo，LIYi(CollegeofComputerScience，National
3、KeyLaboratoryofAirTrafficControlAutomationSystemTechnology，SichuanUnhJers蚵，Chengdu610065，China)Abstract：Owingtointelligentdecisionmakingdeficiencyintraditionalsimulationofairtrafficflow，thetheoriesofMulti—AgentaleappliedtotheairtrafficflowmanagementintheArtificialIntelligencearea．Anewsimulation
4、methodbasedonMulti—agentisproposed．ThearchitectureofAirTrafficFlowManage—mentandthemeasureshowtomanageflowareintroduced．RelatedAgentsincludingFlightAgent，AirwayAgent，AirportAgent，AreaFlowManagementAgentandSOonaredetaileddesigned，discussingtheirin-neroperationmechanismandfunctionsinATFM．Thispape
5、rconstructsthewholeframeworkofairtrafficflowsimulationsubsystembasedontheMulti—Agenttheoriesandprovidesimportantguidanceandrefer-encetoactualAirTrafficFlowManagementSystemconstruction．Keywords：multi—agent；airtraffic；flowmanagement；simulationsystem；artificialintelligence引言近年來(lái)隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，航空運(yùn)輸業(yè)獲得了高速的發(fā)
6、展。2007年全年我國(guó)民航累計(jì)完成旅客運(yùn)輸量1．9億人次，貨郵運(yùn)輸量401．9萬(wàn)t。而2012年民航累計(jì)完成旅客運(yùn)輸量3．19億人次，同比增長(zhǎng)了67．89％，累計(jì)完成貨郵運(yùn)輸量541．60萬(wàn)t，同比增長(zhǎng)了34．76％。在航空運(yùn)輸給人們帶來(lái)極大便利的同時(shí)，空中交通流量的劇增，也給空中交通管制帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。由此造成的空中交通堵塞、航班延誤也在不斷增加，不僅造成了大量的經(jīng)濟(jì)損失，還留下了巨大安全隱患。因此，如何科學(xué)有效地管理空中交通流量，緩解空中交通擁堵，減少航班延誤，便成為了重要課題。在現(xiàn)有的空域、航路和機(jī)場(chǎng)等硬件設(shè)施條件下，經(jīng)濟(jì)實(shí)效的解決辦法是對(duì)未來(lái)的空中交通流量進(jìn)行科學(xué)仿真，客觀
7、預(yù)測(cè)，合理地制訂航班計(jì)劃，調(diào)配航路、扇區(qū)，以及采取相關(guān)流量控制措施等?。目前廣泛應(yīng)用的空中交通的仿真模擬工具有TA—AM、SIMMOD和RAMS，但都存在著仿真逼真度差和效率低的問(wèn)題拉J。Multi—Agent技術(shù)作為新一代分布式人工智能領(lǐng)域的重要分支，應(yīng)用在空中交通管理(AirTrafficManagement，ATM)領(lǐng)域能夠極大地提高ATM的自動(dòng)化、智能化水平"J。文獻(xiàn)[4—6]介紹了Multi．Agent在空中流量管理領(lǐng)域的應(yīng)用，重點(diǎn)研究了Agen
