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基于Multi-Agent的景點(diǎn)周邊交通系統(tǒng)建模方法與仿真

發(fā)布時(shí)間:2024-05-28 21:10
  針對(duì)目前城市交通系統(tǒng)中缺乏游客行為對(duì)交通系統(tǒng)影響的建模方法,以及對(duì)景點(diǎn)周邊交通系統(tǒng)仿真架構(gòu)和實(shí)體模型的建立等問(wèn)題的研究,本文主要研究了以下內(nèi)容:(1)針對(duì)基于模糊推理的跟馳模型中輸入與輸出由人為指定會(huì)使推理結(jié)果受到干擾而使誤差偏大的問(wèn)題,提出了一種基于聚類(lèi)算法改進(jìn)的模糊推理的車(chē)輛Agent跟馳模型方法,采用聚類(lèi)算法對(duì)輸入與輸出變量進(jìn)行聚類(lèi)分析,其次利用NGSIM數(shù)據(jù)對(duì)模糊推理系統(tǒng)的輸入輸出變量數(shù)據(jù)集的最佳聚類(lèi)數(shù)和類(lèi)別邊界進(jìn)行判定,并與改進(jìn)的基于安全距離的Gipps、基于時(shí)變安全距離的CM等跟馳模型進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià),使改進(jìn)的模糊推理跟馳模型更能真實(shí)反映數(shù)據(jù)本身的特征。在NGSIM數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法的仿真精度高于其他跟馳模型。(2)針對(duì)一般交通系統(tǒng)與景點(diǎn)周邊交通系統(tǒng)的組成不同,提出了一種基于Multi-Agent的景點(diǎn)周邊交通系統(tǒng)建模方法。該方法首先將景點(diǎn)周邊交通系統(tǒng)中的游客、車(chē)輛和路網(wǎng)(包括節(jié)點(diǎn)、路段、交叉口和紅綠燈)等定義為具有自主性、適應(yīng)性和合作協(xié)調(diào)的智能化Agent,分析了各類(lèi)Agent間的交互關(guān)系。然后對(duì)車(chē)輛Agent的跟馳和換道行為進(jìn)行了詳細(xì)介紹,并根據(jù)系統(tǒng)在景點(diǎn)出入口...

【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1技術(shù)路線

圖1.1技術(shù)路線

6按如下方式組織。第一章分析了景點(diǎn)周邊交通系統(tǒng)建模方法研究的意義和必要性,同時(shí),針對(duì)微觀交通仿真中基于模糊推理的跟馳模型、交通系統(tǒng)建模方法和旅游城市中游客與交通之間的影響分別進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述,從而提出論文的研究思路。圖1.1技術(shù)路線第二章分析了交通系統(tǒng)基于Agent建模的可行性、景....


圖2.3混合式Agent結(jié)構(gòu)圖

圖2.3混合式Agent結(jié)構(gòu)圖

9ヂ蔅圖2.3混合式Agent結(jié)構(gòu)圖3)Multi-Agent系統(tǒng)在復(fù)雜的系統(tǒng)中需要用多種Agent來(lái)進(jìn)行描述,我們將由多個(gè)Agent組成的復(fù)雜系統(tǒng)稱(chēng)為多Agent系統(tǒng)(Multi-AgentSystem,簡(jiǎn)稱(chēng)MAS)。Multi-Agent系統(tǒng)中最重要的行為是Agent之間的交....


圖2.4景點(diǎn)周邊交通系統(tǒng)建模步驟

圖2.4景點(diǎn)周邊交通系統(tǒng)建模步驟

102.3景點(diǎn)周邊交通系統(tǒng)建模步驟景點(diǎn)周邊交通系統(tǒng)建模步驟如圖2.4所示,具體步驟如下:Step1收集景點(diǎn)周邊相關(guān)的數(shù)據(jù)。比如:浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)、車(chē)流量、車(chē)輛類(lèi)型比例、車(chē)身長(zhǎng)、速度、游客流量、公交車(chē)?空军c(diǎn)時(shí)間、小汽車(chē)?烤包c(diǎn)時(shí)的?繒r(shí)間、信號(hào)燈周期時(shí)長(zhǎng)及綠信比等數(shù)據(jù),保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。....


圖3.2K-means聚類(lèi)確定模糊集合元素個(gè)數(shù)在k-means算法中k值的選取要求事先確定,但在實(shí)際中,存在因?yàn)閿?shù)據(jù)量過(guò)大和缺乏經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)致k值難以確定的問(wèn)題,如果k值選取過(guò)小,會(huì)導(dǎo)致同一簇內(nèi)

圖3.2K-means聚類(lèi)確定模糊集合元素個(gè)數(shù)在k-means算法中k值的選取要求事先確定,但在實(shí)際中,存在因?yàn)閿?shù)據(jù)量過(guò)大和缺乏經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)致k值難以確定的問(wèn)題,如果k值選取過(guò)小,會(huì)導(dǎo)致同一簇內(nèi)

13棄瘄圖3.2K-means聚類(lèi)確定模糊集合元素個(gè)數(shù)在k-means算法中k值的選取要求事先確定,但在實(shí)際中,存在因?yàn)閿?shù)據(jù)量過(guò)大和缺乏經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)致k值難以確定的問(wèn)題,如果k值選取過(guò)小,會(huì)導(dǎo)致同一簇內(nèi)數(shù)據(jù)對(duì)象差異過(guò)大,否則會(huì)導(dǎo)致不同簇間差異很小,同時(shí)k值選取不當(dāng)會(huì)使聚類(lèi)的結(jié)果陷入局部....



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