基于多智能体的城市交通仿真研究

1、基于多智能体的城市交通仿真研究摘要：多智能体模型是一种研究社会、经济、生态等复杂系统的动态研究方法，交通系统是一个具有随机性、动态性和自适应性等特征的开放的复杂系统。因此以多Agent技术为手段结合交通系统的组成和复杂性特征，利用基于Agent的计算机仿真通过模拟交通系统中个体的行为，可以让一群这样的个体在计算机所营造的虚拟环境下进展互相作用并演化，自下而上的涌现出整体系统的复杂性行为。借助Netlogo软件平台，利用Traffic Grid模型仿真研究了有人参与的交通仿真实验，获取了随着时间变化的车辆平均速度、平均等待时间等数据，根据其变化曲线为建立低碳交通和智能交通系统ITS提供决策。关键

2、词：多Agent;交通仿真;Traffic Grid模型;Netlogo中图分类号：U49 文献标识码:A1 引言交通仿真是20世纪60年代以来,随着计算机技术的进步而开展起来的采用计算机数字模型来反映复杂道路交通现象的交通分析技术和方法。从试验角度看,道路交通仿真是再现交通流时间和空间变化的模拟技术，交通仿真是智能交通运输系统的一个重要组成局部，是计算机技术在交通工程领域的一个重要应用。利用基于Agent的计算机仿真通过模拟交通系统中个体的行为，让一群这样的个体在计算机所营造的虚拟环境下进展互相作用并演化，自下而上的涌现出整体系统的复杂性行为。多主体模型根本思路是：由于人类社会是由大量的个体

3、构成的复杂系统，因此在计算机中建立每个经济实体的个体模型，这样的计算机中模型被称为Agent；然后让这些Agent遵循一定的简单规那么互相作用；然后通过观察这群Agent整体作用的涌现性找到人工社会的规律，并用这些规律解释和理解人类社会中的宏观现象1。文中以Traffic Grid模型为根底，仿真研究了交通系统从而得出停着的车辆数量，平均等待时间等曲线，为城市规划和决策者提供了数据。2多主体建模主体Agent，也有人译为智能体、代理和多主体系统Multi-Agent System,MAS是随着分布式人工智能的研究而兴起的。主体Agent一词一般用来描绘自包含的self-contained、能感

4、知环境并能在一定程度上控制自身行为的计算实体2。人工智能学者Minsky在1986年出版的著作?思维的社会?The Society of Mind3中提出了Agent，认为社会中的某些个体经过协商之后可以求得问题的解，这些个体就是Agent。Agent至少应具备以下几方面的关键属性：自主性：Agent具有属于其自身的计算资源和局部于自身行为控制的机制，能在无外界直接操纵的情况下，根据其内部状态和感知到的外部环境信息，决定和控制自身的行为。交互性：能与其他Agent进展多种形式的交互，能有效地与其他Agent协同工作。反响性：能感知所处的环境，并对相关事件做出适时反响。主动性：能遵循承诺采取主动

5、行动，表现出面向目的的行为。推理和规划才能：Agent具有学习知识和经历及进展相关的推理和智能计算的才能。多Agent系统MAS由多个自主或半自主的智能体组成，每个Agent或者履行自己的职责，或者与其他Agent通信获取信息互相协作完成整个问题的求解。与单Agent相比，MAS有如下特点：社会性：Agent处于由多个Agent构成的社会环境中，通过某种Agent语言与其他Agent施行灵敏多样的交互和通讯，实现与其他Agent的合作、协同、协商、竞争等。自制性：在多Agent系统中一个Agent发出恳求后，其他Agent只有同时具备提供此效劳的才能与兴趣时才能承受动作委托，即一个Agent不

6、能强迫另一个Agent提供某种效劳。协作性：在多Agent系统中，具有不同目的的各个Agent必须互相协作、协同、协商对未完成问题的求解。3仿真模型3.1 总体构造道路交通系统包含很多互相关联的实体，主要有道路分为路段和穿插口、信号控制设施、车辆、驾驶员、行人等。这些实体有的具有一定程度的自制性和智能性，如驾驶员、行人等，有的是被动的受其他实体的影响，如路段等。多主体技术可以对交通系统中的各要素进展建模4，如穿插口、信号灯、交通控制中心等，对这些要素进展简化，建立多主体概念模型。主要Agent有交通路网Agent、车辆Agent、信号灯Agent，其中交通路网Agent参考1979年Herma

7、n等5提出的二流模型Two-fluid Model,该模型认为交通流有运行车辆与停顿的车辆组成。路网描绘：交通路网是道路交通系统的根底设施，承载着车辆的运行。交通路网具有复杂的拓扑构造和集合特征，假设过于复杂那么计算负载过重，故分为路段、路网、穿插口三次层管理，路网Agent负责存储维护整个交通路网的拓扑关系，为交通实体提供路网信息。路段Agent负责本路段的描绘，穿插口Agent包含信号灯对象实现各入口车道交通流的时间别离，一个路段一个车道。信号灯构造：信号灯是重要的交通控制设施，它实现对穿插口不同流向的车辆进展时间别离，减少车辆之间可能的冲突，改善交通平安，进步穿插口流通效率。信号灯控制从

8、本质上看，是一个典型的复杂适应系统，国内外相关学者对信号灯控制已做出大量研究，也产生许多控制方案，但都有相应的局限性，也普遍存在着鲁棒性差、不易扩展、计算复杂等缺点5，本模型从计算简单出发统一管理信号灯，一次初始化好时间间隔。3.2参数设置设置局部如图1。各个控件表示的物理意义如表13.3初始化环境环境是由37times;37的网格组成的，通过设置sliders ：grid-size-x=3，grid-size-y=4初始化一个4行3列的道路，其中两条道路穿插处有红色和绿色的瓦片分别代表红灯和绿灯，其中汽车数目通过设置slider：num-cars=54，点击Setup按钮即形成道路图，如图2

9、。图2 三行四列的道路图3.4相关规那么3.4.1环境规那么初始时车辆数目 num-cars 一定要小于路如图2中白色的表示道路的数量，假设超出那么提示警告信息。假设无人参与此系统那么设置 current-auto? 为 off ，有那么设置 on ，并且通过 current-phase 选择一个交通灯为控制的交通灯。此系统假设没有交通灯的参与那么设置 power? 为 off ，反之那么设置为 on 。3.4.2运行规那么每一个时间步，车子按照当前速度向前行驶，假设当前速度小于限制速度 speed-limit 并且它们前方没有车子，那么它们加速 speed-up 行驶，假设前面的车辆速度小于

10、自己的车速，那么当前车子要调整自己车速和前面的车速一致 slow-down ，遇到红灯或者停着的车辆，当前车辆要停顿。4案例分析及结果4.1 案例一目前，以城市交通为背景，研究诸如拥堵的形式、传播、消散、交通流在路网中的优化分布、车辆动态途径选择、特殊车辆控制等问题时，无信号灯穿插口车辆通行情况的准确性表征都是不可缺少的重要一环6。按照上述模型运行，当在没有信号灯也没有人参与的情况下power?设置为off，道路为4行3列，车辆数目为140时的运行结果如图3 当在有信号灯没有人参与的情况下power?设置为on，道路为4行3列，车辆数目为140时的运行结果如图44.2 案例二按照上述模型运行，

11、当在道路为4行3列，车辆数目为54时我们得出停着的车辆数量柱状图如图5，车辆平均速度柱状图如图6，平均等待时间柱状图如图7：图5 停着的车辆数量4.3 分析及结果由案例一可知，在有信号灯参与交通管理下交通却快速崩溃了图3 ticks=3164，图4 ticks=665，ticks是时间步，随着时间延续而增长，导致这种结果有多个因素，如信号灯控制不合理、车辆数目过大超过了道路的承载才能等。有案例二可知，车辆平均速度与停着的车辆数量有一定的关系，正如二流模型中认为的路网宏观层面的平均行驶速度与路网上车辆的比重的幂运算成线性关系7.限于篇幅，文中只给了两个案例，有参数设置可以看出要得到高效的交通模拟

12、数据需要大量的实验和多种组合，我们还可以得出有人参与交通管理的情况下穿插口的流通效率会进步，当有流动车辆进入交通道路或者分开交通道路会对上述结论产生何种影响等许多对理论有指导意义的结论。结论文中从基于多Agent建模的角度出发，借助Netlogo软件平台，利用了Traffic Grid模型，模拟了不同组合的参数对交通系统产生不同的影响，获取了车辆平均等待时间、停顿的车辆等随时间变化的曲线，但是由于此模型比较简单，模拟的范围小、没有采用实际路网等因素，有待更好的改善。多主体模型以并行的方式模拟非线性因果的社会系统，使人们更好地理解社会现象，发现现象背后的机制，从而做出预测和辅助决策。多主体建模目

13、前还未形成成熟的体系，因此也没有一套完好而成形的理论，但可以预言，随着多主体思想的普及理论方法的完善，基于多主体建模和仿真会越来越多地应用于社会生活研究中。参考文献 2宜慧玉，张发.复杂系统仿真及应用M.北京：清华大学出版社，2021.4.3Minsky M The Society of mind M.New York:Simon and Schuster Company,Inc.1986.4Cetin N,Nagel K,Raney B et al.Large-scale multi-agent transportation simulationsJ puter Physice communications,2002,147:559-564.5方良松，余春艳.基于数字荷尔蒙模型的信号灯控制算法D.福州大学数学与计算机学院硕士论文，2021.