智能交通-城市交通信号控制系统课件.ppt

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1、5.1 单路口基本交通控制方法,单路口的交通信号控制是最基本的交通控制形式，也是线控和面控系统的基础。其控制目标是通过合理的信号配时，消除或减少各向交通流的冲突点，同时使车辆和行人的总延误时间最小。单路口的交通信号控制主要分为定时控制、感应控制、实时自适应控制等。其中，定时控制和感应控制是基本的交通控制方法。,1、信号控制下的车辆运动过程及车辆延误,观察信号控制下的交叉口的车辆运动过程可以发现：车辆到达交叉口的数量和到达的时间间隔是随机变化的。因此，在每个信号周期内，总有一部分车辆遇到红灯信号，需要减速并停车等待。当红灯信号结束并转为绿灯信号时，等待的车辆要起动、加速并通过交叉口。一般来讲，车

2、辆通过交叉口的延误时间主要受车辆到达率和交叉口的通行能力的影响。在交叉口通行能力不变的情况下，延误时间主要取决于车辆到达率。,假设车辆的到达率为（PCU/h）；同时设绿灯期间车辆的驶出率为（PCU/h）；周期时间，可分为绿灯时间tg和红灯时间tr。显然有：Ctgtr。,在红灯期间，车辆的驶出率为0，车辆排队等待；,当信号转换为绿色时，排队车辆以s(PCU/h)驶出率离开交叉口。,绿灯开启后g0（s）内，队长此时到达车辆以到达率(PCU/h)离开交叉口，直到信号变红为止。,在不饱和交通流的情况下，排队长度为红灯期间所到达的车辆数为；而绿灯时净驶出率为sq，显然，队长消散所需时间0。由下式计算：为

3、了保证每个周期时间内排队车辆能消散，必须有即式中，为该通行相位的绿信比。在满足上式的情况下，每周期内车辆的总延误td等于上图中阴影部分三角形的面积，即每辆车的平均延误为,2、信号控制的配时设计,对单路口的信号控制来说，评价其配时方案是否最佳的主要指标有延误时间、通行能力和交通事故次数等。显然，延误时间是驾驶员最关心的指标，而且也容易折合成经济指标。韦伯斯特经反复测算，给出了计算最佳周期的近似公式式中，L每个周期总的损失时间；Y交叉口交通流量比。,设一个周期有n个相位，第i个相位的损失时间为，全红时间为，则总的损失时间L为交叉口交通流量比按下式计算：为第i相信号临界车道的交通流量比。临界车道：每

4、一信号相位上，交通量最大的那条车道。第i相信号临界车道的交通量。第i相信号临界车道的饱和流量。在实际应用中，即使按上述公式算出，也还需要到现场进行实验调整。韦波斯特实验研究表明：当周期在0.75到1.5的范围内变动时，延误没有明显的增加。,例：十字路口东南西北入口道的总车流量分别为600、900、900和1200veh，各入口道均有两个车道。设饱和流量s1800veh/h，采用两相信号控制，每相信号损失时间为l4s，黄灯时间取为tY3s，全红时间为tR2s。试设计该路口的定时控制配时方案。解：设东西通行为第1相，南北通行为第2相，各相临界车流量为，则各相临界车道流量比为总损失时间为最佳周期为,

5、净绿灯时间为：各相绿灯时间为取取故定时控制配时方案为：周期长：第1相：绿灯20s，黄灯3s，全红2s；第2相：绿灯25s，黄灯3s，全红2s。,周期长度及各相位的绿时是与交叉口的交通量密切相关的，然而，交叉口各方向的交通量不是一成不变的，一天中往往呈现几个明显的“高峰”交通流，如上下班期间。通过交通调查可以确定每日交通量按时间段的分布情况，从而可以进行多时段信号控制（把每天分为几个时段，每个时段内的交通量基本不变）。因此可计算出每个时段的周期长度及各相位绿时，于是，其配时方案就确定下来，交通信号机根据实时时钟自动进行方案的切换。,3、感应控制,定时控制方法（包括多时段控制）是目前使用最广的一种

6、控制方式，其配时方案是根据交通调查所得到的历史数据制定的，而且一经确定，则维持不变，直到下次重新进行交通调查。很显然，这种方式不能适应交通流的随机变化。注意观察进行定时控制的交叉口，有时会发现这样的现象：亮绿灯的车道没有车辆通行，而亮红灯的车道却有车辆排队。这是开环控制带来的结果。为了克服这种现象，就必须采用闭环控制，即首先检测某车道是否有车辆到达，然后再决定是否给该车道开绿灯。这就是感应控制的基本原理。,20世纪30 年代，美国研制出世界上最早的感应式交通信号控制机。当时采用的是“声控”方式，即车辆到达交叉口的某一指定位置时必须鸣喇叭，信号机内的声音传感器能够接收喇叭发出的声音，从而控制红绿

7、灯的状态。显然，这种方法可靠性差，又会使交叉口的噪声污染加剧，因而遭到公众反对。20世纪60年代以来，电磁感应检测器、微波检测器以及视频检测器等逐步取代了气动传感器，并广泛应用于信号控制系统。长期的实践证明，感应控制的通行效率比定时控制系统高，车辆停车次数减少630。,感应控制从实施方式来看可以分为两种：一种是半感应控制，即在交叉口处将检测器安装在次干道上，根据次干道的交通需求进行信号控制；另一种是全感应控制，即在交叉口的所有入口道上均安装检测器，根据所有入口道的交通需求进行信号控制。,1）半感应控制,某些交叉口往往是由主干道和次干道交汇而成。主干道的交通量明显大于次干道交通量，且次干道交通量

8、波动较大，此时实施半感应控制能获得比较好的效果。该控制方式是在交叉口的次干道的两个入口道上安装车辆检测器，并使用两相位信号进行控制。如下图 所示。注意到主干道上没有安装车辆检测器，因此，主干道通行的信号相称为非感应相，而次干道通行的信号相称为感应相。半感应控制在工作时，主干道信号灯总维持绿灯信号，次干道总是红灯，只有次干道能检测到车辆到来时，其灯色才可能转换为绿色。,非感应信号相通常要设置最小绿时，以免绿时太短发生交通事故。当次干道检测到有车辆到达时，必须等到主干道的最小绿时结束，才能把绿灯信号转移到次干道。因此，次干道要获得绿灯信号必须具备两个条件：1）检测器检测到车辆到达；2）主干道最小绿

9、时已经结束。,感应信号相要设置初始绿时、单位绿延时和最大绿时。当次干道获得通行权时，信号机首先给该信号相一个初始绿时，使已经到达的车辆通过交叉口。如果此后再无车辆到达，初始绿时一结束，通行权又转移到主干道；如果在初始绿时内检测到车辆到达，则次干道绿灯将延长一个单位绿延时；如果在此时间内又有车辆到达，就再延长一个单位绿延时，直到累计时间达到最大绿时。此后，即使次干道检测到车辆到达，其绿时也必须结束，通行权转移给主干道,主干道最小绿时、次干道的初始绿时、单位绿延时和最大绿时等参数的确定原则：1）主干道最小绿时。该时间由交叉口的交通需求来决定。通常的做法是：如果次干道上只是偶有车辆通过，且主干道又不

10、是特别重要的城市道路，则可取较短的最小绿灯时间，如2540s。如果主干道上交通量较大或者次干道交通量比较大，则应选取较大的最小绿灯时间，如4075s。,2）次干道初始绿时次干道初始绿时与车辆检测器到停车线的距离有关，一般可以把初始绿时看作该距离的函数。下表是美国交通信号设计手册所推荐的初始绿时与车辆检测器到停车线间距离的关系（1ft0.3048m）,本店经营各类毛绒玩具礼品、公仔、靠垫、挂件等等，支持批发零售，欢迎来样看样定做生产。为了赚人气，本店所有商品批发价销售，超低秒杀！虽然我们的信誉不高，但我们会以诚信为本，为您提供质高价廉的商品和优质的服务！祝您购物愉快！欢迎大家来逛逛【扬州五亭龙玩

11、具总动员】,个人小广告：,3)次干道单位绿延时单位绿延时与车辆检测器到停车线间的距离有关。对于车辆检测器与停车线间距离较大的交叉口，单位绿延时就是车辆从检测器行驶到停车线所需的时间。这可以通过两者距离除以平均车速求出。这可以保证检测到的车辆有一段时间安全驶过交叉口。如果检测器与停车线间距离很小时，单位绿延时是绿灯信号期间驶近交叉口车队相邻车辆的最大空间时距。单位绿延时不宜太短，否则已经越过车辆检测器的车辆可能无法穿过停车线，因而不得不紧急刹车，易出交通事故。通常情况下，绿延时的选取应不小于3s。,4）次干道最大绿时对半感应控制而言，在极端情况下，次干道绿灯信号能够不停地延伸下去，这样就会使主干

12、道车流受阻。为此，必须对次干道绿灯时间的累计长度进行限制，这就是次干道最大绿时。最大绿时通常取3060s，具体要根据路口交通条件确定。也可通过定时控制计算最佳周期长度的方法估算，即先算出一个参考周期长，然后再计算分配给次干道感应信号相的绿灯时间，最后将这一时间乘以1.25-1.5 的系数，所得时间即为次干道最大绿时。,2）全感应控制,全感应控制在交叉口各入口道上均安装了车辆检测器，各信号相的绿灯时间由车辆检测器实时测得的各入口道上的交通需求来确定。因此全感应控制没有非感应相，这是与半感应控制的主要区别。与半感应控制的感应相类似，全感应控制的每一信号相位均要设置初始绿时、单位绿延时和最大绿时等参

13、数。,5.2 单路口的智能交通控制,定时控制：根据以往观测到的交通需求，按预先设定的配时方案进行控制，因此它对交通需求的随机变化是无法响应的。感应控制方法缺陷：感应控制只能检测是否有车辆到达而不关心有多少辆车到达，因此，它无法真正响应各相位的交通需求，也就不能使车辆的总延误最小。例如：设某相位最短绿时为10s，最大绿时为40s，单位绿延时为5s，则在5s绿延时结束前，如果只有一辆车到达，仍须给出5s的单位绿延时，极端情况下重复上述过程直到最大绿时，共放行了11辆车，而在此期间，下一相位车道却有15辆车等待绿灯，很显然总的车辆延误没有达到最小。,1 单路口两相位的模糊控制,1977年，Pappi

14、s等人 设计了一种单路口两相位模糊逻辑控制器，计算机仿真结果证实了该方法的有效性。这是最早将模糊逻辑用于交通控制的例子。下面从延误模型、模糊算法和模糊控制几方面进行介绍。,1、延误模型,考虑两相位控制的十字路口，东西向为一个相位，南北向为一个相位。假定各方向到达的车辆是随机的，且到达的车辆数服从均匀分布。两个方向的饱和流量均为3600veh/h，无转向车流。设则红灯相位开始后第n(s)内的车辆排队长度为式中，表示前一个绿灯期间未清完的车辆数。则红灯期间排队车辆总的等待时间为,如果在第n(s)内有一辆车到达否则,令s为饱和流量，则绿灯相位开始后第n(s)内，未清完的车辆排队长度为式中 为前一个红

15、灯期间等候的车辆数。上式括号里的数为正时，z取1，否则z为0。则绿灯期间车辆总的等待时间为因此，一个周期内，一个方向上的车辆总延误为 有效红灯时间R(s)内的延误 有效绿灯时间R(s)内的延误平均每辆车的延误模型为,2、模糊算法,该算法主要控制绿灯的延时时间，分别在绿灯的第7s、17s、27s、37s和47s实施控制。在路口停车线前S(m)处设置车辆检测器,若测得车辆 的速度为,则其从检测器到临界点所花费的时间为例如：南北方向绿灯持续到第17s准备实施控制时，设在下一个10s 中，相继每一个时间单位1s横穿临界点（南北方向）的车辆数 与等候的车辆数（东西方向）已由检测器得到，分别为设准备实施控

16、制时已有5辆车等候（东西方向），则下一个10s开始后各秒到达和等候的车辆累积数分别为,引入以下模糊变量：T表示“时间”的模糊输入变量，其取值为：“很短”、“短”、“中等”等。A表示“到达数”的模糊输入变量，此处指到达正在通行的车道上的车辆数。其取值为：“很多”、“极少”等。Q表示“等候车辆数”的模糊输入变量，其取值为：“任意”、“很少”等。E表示“延长时间”的模糊输入变量。,时间A和延长时间E的赋值表,到达数A的赋值表,等候车辆数Q的赋值表,引入两种新的运算规则，设 为实轴 上的模糊子集，是其隶属度函数且 是使 达到最大的 中的元素，则 和 为定义在U上的模糊集，且有很明显模糊集“任意（any

17、）”，在整个论域上都为1,模糊算法可表示为：第7s：按下面5条规则实施模糊推理,第17s：按下面5条规则实施模糊推理,第27s：按下面5条规则实施模糊推理,第37s：按下面5条规则实施模糊推理,第47s：按下面5条规则实施模糊推理,3、模糊控制,下面根据一些具体数据说明如何进行模糊控制。以第2次控制（即在绿灯第27s时）为例，并设 即考虑下一个10s的第8s；即在以后的8s中，如现在的信号灯不变，则有4辆车通过临界点；即在即在以后的8s中，如现在的信号灯不变，则有5辆车等候；即信号灯的当前状态再保持8s。,根据第二次控制中的第1条规则，我们有,故此规则作为模糊条件语句有以下隶属度：,类似地求得

18、其余4条控制规则的隶属度分别为,因此，第二次控制，隶属度为,按照上述方法，分别取，则可得到控制决策表，如下表所示。由于“延长10s”所对应的隶属度0.8为最大，故决定控制器应保持当前状态10s不变。每次控制均按上述过程进行。如果模糊决策后要延长的时间小于10s，则系统将在延时结束后进行状态转换，然后在下一个相位进行模糊推理。如果表 最后一行所有的值均小于0.5，则不进行延时，系统的状态（即相位）要立刻转换。如果表中的最后一行有两个或两个以上相同的最大值，则取更长的那个延长时间。,模糊逻辑控制器与传统控制器的性能比较,2 单路口的神经网络自学习控制,模糊控制规则一经确定就不再改变，即不具备实时学

19、习功能。这样一来，系统的信号控制效果完全依赖于控制规则的合理性和遍历性，这对于交通状况复杂的路口，特别是多相位路口，是很难做到的。针对单路口多相位信号控制方式，提出了一种具有实时学习功能的神经网络信号控制方法。,1、控制系统结构,在车流量大和车流复杂的情况下，传统信号控制方法很难实施有效的控制，但一个经验丰富的交通警察却能应付自如。这说明可模拟交通警察思维的智能控制方法在复杂路口的信号控制方面有着广泛的应用前景。设所研究的平面交叉路口为一个十字形交叉路口。其中，东西南北4个进口均具有左转、直行和右转条车道,交通警察交通指挥的过程：首先将通行权交给某一方向，在此期间他将不断评价目前的交通状况1）

20、如果通行方向的大部分车辆已疏散，而另一个方向车辆数增多，他会把通行权交给另一个方向；2）如果各方向的车辆数均比较多，则通行时间较长；3）如果各方向的车辆数均比较少，则通行时间较短。,具有在线自学习功能的智能控制方案结构图,2、控制算法,1）评价准则评价准则环节的作用是评价一个评价周期内（假设由6个信号周期组成）某一信号配时方法的控制效果，并由此评价准则修正信号周期和各相位的绿信比。设 为第i个信号周期结束时的总排队长度；为第i个信号周期内第j个相位所有方向达到的车辆总数；为第i个信号周期内第j个相位中所有方向放行的车辆总数；为第i个周期结束时第j个相位所有方向车流排队长度之和；为一个评价周期内

21、，各信号周期结束时的总排队长度的平均值；为一个评价周期内，各信号周期结束时第j个相位中所有方 向车流的排队长度的平均值；,则有式中，当括号内的数小于0时，z=0，否则z=1,且有定义将 分为大、较大、中、小和很小5档，对应的周期增量 分别为10s、7s、5s、0s和-5s，则 为即为下一个评价周期内将要采用的新信号周期长度,2）神经网络在该信号控制系统中，两个神经网络作为控制器处于系统的底层。任何时刻只有一个在工作，而另一个则根据需要（由评价准则确定）处于学习或空闲状态。输入：输出：C和,学习样本和训练方式：神经网络的学习样本分两个阶段获取。第一，在网络运行前，先将交警的指挥经验用规则的形式表

22、示出来，然后用这些准则来训练两个神经网络，训练好的神经网络即可作为信号控制器投入运行。由于控制信号是4 相位的，信号控制规则的获取比较困难，且控制规则也往往不具备遍历性，因而此时的神经网络性能还不是最优的，还需要在运行过程中逐步进行优化。第二，在系统运行过程中，每隔一个评价周期(6个信号周期）按照前面所述的方法计算一次输入、输出，训练处于空闲状态的神经网络。如此重复，一个神经网络投入运行，一个学习,随着时间的推移，训练样本将会越来越多，网络训练也将会越来越困难。为避免出现“样本爆炸”问题，采取了所谓的“样本截断”法即事先规定训练样本的规模（如300个，可根据需要任意设定），然后按照“顺序移位”

23、的方式用新样本逐个淘汰旧样本。,神经网络自学习控制方法（简称方法1）神经网络学习交警控制经验方法（简称方法2）控制效果比较,5.3 定时式脱机控制系统,利用交通流历史及现状统计数据，进行脱机优化处理，得出多时段的最优信号配时方案，存入控制器或控制计算机内，对整个区域实施多时段定时控制，典型：英国1966年 TRANSYT系统。系统主要组成部分：仿真模型和优化过程。,TRANSYT仿真模型,建立仿真模型的目的：用数学方法模拟车流在交通网络上的运行状况，研究交通信号控制系统控制参数的改变对车流运行的影响，以便客观地评价任意一组控制参数的优劣,TRANSYT仿真运行假定条件,、路网上全部路口的交通信

24、号均按共同的周期长度运行，或某些路口的交通信号按半周期运行，并且已经知道各信号交叉口的信号阶段划分情况及最小绿灯时间等详细数据。、路网中所有主要交叉口都由交通信号灯控制。、路网中各车流在某一确定时间段内的平均车流量为已知，且维持恒定。、第一交叉口的转弯车辆所占的百分比为已知，并且在某一确定时间段内维持恒定。,TRANSYT仿真运行数据和资料,、路网几何数据：交叉口数目、连线数目、连线长度、车道划分情况及车道宽度、交通量数据：每条连线上的交通量，各连线上交通量来自上游哪些连线以及将分流到下游哪些连线上去，车辆在连线上的自由行驶速度和车队离散程序等。、经济指标：单位延迟时间的损失费用指标等。,TR

25、ANSYT系统的主要环节,、交通网络的抽象与简化 图论的应用、周期流量变化图式 纵坐标表示交通量，横坐标表示时间的交通量在一个周期内随时间变化的一种柱状图、车流在连线上运行状况的模拟 到达下游停车线的到达率 离开上游交叉口时的实际流量 以饱和流率驶离停车线的流量、车辆延误时间及停车次数(均匀到达、随机和过饱和）,TRANSYT系统信号配时优化过程,1.相位差优化 获得最小的性能指标PI2.绿灯时间优化 不等量地更改一个或几个乃至全体信号相位的绿灯长度，以期降低整个网络的性能指标PI值。3.控制子区域的划分优化 分成若干个相对独立的子区域，方便大范围的交通网络实行信号联网协调控制。4.信号周期时

26、间优化 可以自动地为交通网各子区选择一个PI是低的共用信号周期时长，同时还可以确定哪几个交叉口应当采用双周期。,TRANSYT系统缺点,定时脱机控制系统，不能适应随机的交通变化，配时方案是根据当时的交通量配定的，而交通量变化后，原配时方案不能适应;重配方案则需做大量调查。优化配时，对于饱和及超饱和交通的控制具有一定的局限性，表现在计算时多采用一些假设，假定等。,后TRANSYT系统改进,解决了饱和及超饱和情况的缺陷。如TRANSYT-8系统。采用的方法是加入一个新功能，使用户能够为指定的连线确定一个车队长度极限，然后，信号优化器去寻找方案，此方案很少有可能使最大车队长度超过预先设定的极限。实现

27、方法就是在性能指标PI中加入一个惩罚系数，一旦信号配时使车队长度超过预订的极限，将使PI值快速增大，优化器寻求新的配时方案,TRANSYT系统用户评价,该系统带来显著的社会效益和经济效益例:泰国曼谷中心采用TRANSYT系统，使总行程时间降低13-17%，每年节省燃料费100-200万英镑。,TRANSYT系统不足,1.计算量大，当网络较大时问题突出2.系统的配时优化问题本质上是一个非凸的数学规划问题，如何找到全局最优解在理论上还没有彻底解决，仍在探索中3.作为一种离线优化方法，系统需要大量的网络几何尺寸和交通流信息，这些信息的采集需要大量人力和时间，随着城市的发展，上述数据往往会过时，从而降

28、低系统的使用效果。,5.4 感应式联机控制系统,优点:能够及时响应交通流的随机变化，控制效果好缺点:控制结构复杂，投资高，对设备可靠性要求高。澳大利亚的SCATS系统，英国的SCOOT系统,SCATS系统,1980年澳大利亚开发SCATS系统的结构:分层式三级控制,即中央监控中心地区控制中心信号控制机SCATS系统的配时参数优化方法 实时方案选择控制系统，信号周期和绿信比的实时选择是以子系统的整体需要为出发点，即根据子系统内的关键交叉口的需要确定共用周期时长。交叉口的相应绿灯时间，按照各相位饱和度相等或接近的原则，确定每一相位绿灯占信号周期的百分比。随着信号周期的调整，各相位绿灯时间也随之变化

29、。,SCATS系统,绿信比方案的选择事先为每一交叉口都准备了个绿信比方案供实时选择使用。这个方案分别针对交叉口在可能出现的种负荷情况下，各相位绿灯时间占信号周期长度的比例值。相位差的选择事先内，外部都准备好种不同的方案供选择。,SCATS系统优点,1.检测器安装在停车线上，不需要建立交通模型，因些其控制方案不是基于交通模型的2.周期、绿信比和相位差的优化是预先确定的多个方案中，根据实测的类饱和度值进行选择3.系统可根据交通需求改变相序或跳过下一个相位，因而能及时响应每一个周期的交通需求4.可以自动划分控制子区，具有局部车辆感应控制功能,SCATS系统缺点,1.未使用交通模型，本质上是一种实时方

30、案选择系统，因而限制了配时方案的优化过程，灵活必不够2.检测器安装在停车线附近，难以监测车队的行进，因而绿时差的优选可靠性较差。,5.3.2 SCOOT系统,英国1973开发,基于TRANSYT的基础上发展，模型及优化原理与TRANSYT一样。区别：通过安装于上游交叉口出口道车速运行稳定的断面上的车辆检测器，采集车辆到达信息，进行联机处理，采用小步距连续微调方式形成控制方案，并实时调整绿信比，周期时长及相位差等参数，使之同变化的交通流相适应。,SCOOT系统原理及组成,原理：与TRANSYT相似，其核心为交通模型和配时参数优化组成。区别：TRANSYT是离线的,SCOOT是在线的，以实时测量的

31、交通数据为基础，用交通模型进行配时优化SCOOT系统的主要组成:1.交通数据的采集和分析 2.交通模型 3.交通信号配时参数的优化及调整 4.信号系统的控制,SCOOT系统优点,1.具有灵活性、比较准确的实时交通模型，不仅可以用来确定信号配时方案，还可以提供各种信息如延误，停车次数和阻塞数据，为交通管理和交通规化提供数据支持2.采用短时间预测形式，只对下一个周期的交通条件做出预测，并根据预测结果进行控制，大大提高了预测的准确性和控制的有效性3.在信号参数优化调整方面，采用频繁的小增量形式，一方面避免了信号参数的突变给受控路网内车辆运行带来的扰动，另一方面，由频繁调整产生的配时参数的累加变化，又

32、可以适应交通条件的较大变化4.系统的车辆检测器埋高在上游交叉口的出口处，为下游交叉口信号配时的优化调整提供了足够充足的时间，同时，又可以预防车队阻塞到上游交叉口5.具有鉴别检测器状态的能力，一旦检测器出现故障，能及时采取相应措施，减少检测器故障对系统的影响。,SCOOT系统缺点,1.交通模型的建立需要大量的路网几何尺寸和交通流数据，因而费时费力2.绿信比的优化依赖于对饱和度的估算，并且以小步长变化对其进行调整，因此有可能不足以及时响应每个周期的交通需求3.信号相位不能自动增减，相序也不能自动改变4.控制子区的自动划分问题尚未解决,其它系统,RHODES系统SPOT/UTOPIA系统OPAC系统

33、开发国家时间系统原理组成结构优化控制方案优点缺点,本店经营各类毛绒玩具礼品、公仔、靠垫、挂件等等，支持批发零售，欢迎来样看样定做生产。为了赚人气，本店所有商品批发价销售，超低秒杀！虽然我们的信誉不高，但我们会以诚信为本，为您提供质高价廉的商品和优质的服务！祝您购物愉快！欢迎大家来逛逛【扬州五亭龙玩具总动员】,个人小广告：,5.5 多智能体的区域交通控制系统,传统交通控制局限.通过建立数学模型，应用最优化控制理论求取最优控制变量，以期对交通系统的整体控制达到最优。但由于城市交通系统是一个典型的非线性，动态时变的，不确定性的复杂大系统，要对它建立精确的数学模型是非常困难的，所采用的最优算法在实际应

34、用中未必能达到最优。另外，出于简化问题和方便处理的目的，在建立交通模型和优化算法时，往往采用了一些简单的确定性方法或人为设定一些理想化的假设条件，从而使系统本身具有难以克服的内在缺陷。2.信号配时方案主要是针对平缓交通流状态，且大多数实时自适应控制系统一般仅可对较小的交通流变化进行限制性的适应调整，而对由事故，施工等引起的交通流突然的，大幅度变化缺乏良好的应付能力解决方法:使最近发展起来的人工智能，系统工程，分布式人工智能等科学技术应用于交通控制,智能体(Agent)的概念,智能体:1970年出现的,是指在一定的环境下能独立自主地运行、作用于自身生成的环境也受到外部环境的影响、且将推理和知识表

35、示相结合的智能实体，具有自治性、反应性、可通信性、自学习性等基本特征。智能体可用硬件实现，也可用软件实现,智能体的功能,1.自主性:能自行控制其状态和行为，能在没有人或其他程序介入时独立操作和运行2.感知能力:能感知周围环境的变化，在变化的环境中保持决策的正确性和具有适应性3.通信能力:能与其他实体交换信息，实现相互协作的目的4.能动性:主动表现出目标驱动的行为，能自行选择合适时机采取适当的动作5.推理和规划能力:能对自身的活动以及其他智能体的活动作出判断和推理，并规划下一步的行动6.协作能力:能与其他智能体进行协作并消除冲突，以执行和完成一些相互受益且自身无法独立完成的复杂任务7.适应性或进化性:能学习经验和知识，并调整自己的行为以适应新的形势,多智能体系统(MAS),Multi-Agent System,MAS多智能体系统：是一个有组织、有序的智能体群体，共同工作在特定的环境中。每个智能体根据环境信息完成各自承担的工作，也可以分工协作，合作完成特定的任务。多智能体的这些特征能很好的解决交通系统（典型分布式系统）的协调控制,多智能体的区域交通控制系统,结构:采用多级递阶的层次结构，每一级都由功能、结构类似的智能体组成，主要包括类智能体：中心控制级Agent（CTA)，区域控制级Agent（ARA）和路口执行级Agent（ISA）。,