張健欽 陸 鋒 徐志潔 王晏民

（中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室1） 北京 100101）

（北京建筑工程學(xué)院測(cè)繪與城市空間信息學(xué)院2） 北京 100044） （北京建筑工程學(xué)院理學(xué)院3） 北京 100044）

交通信息服務(wù)系統(tǒng)中的動(dòng)態(tài)交通信息服務(wù)系統(tǒng)主要分為多源數(shù)據(jù)集成、交通流綜合處理、交通信息發(fā)布服務(wù)三個(gè)階段，如圖1所示.多源數(shù)據(jù)集成處于整個(gè)系統(tǒng)的前端，不僅可以接收來(lái)自多個(gè)調(diào)度中心的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，同時(shí)可以接收磁感線圈、交通事件播報(bào)等不同類型的交通數(shù)據(jù)，從多維角度計(jì)算道路交通路況信息，實(shí)現(xiàn)多種類型數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ).在交通流綜合處理階段系統(tǒng)將高效處理融合多源交通數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)交通信息的預(yù)測(cè)填補(bǔ)，最終生成描述城市道路交通路況的數(shù)據(jù)信息，并由交通信息發(fā)布服務(wù)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)（如GPRS，3G）、調(diào)頻副載波（RDS）廣播和數(shù)字廣播（DAB，CMMB）等通信方式，向公眾提供實(shí)時(shí)路況信息服務(wù).

目前的實(shí)時(shí)路況信息播報(bào)方式受眾面廣，如果大部分信息接收者都按照所收到的路況信息制定或調(diào)整行車路線，則對(duì)全局交通系統(tǒng)擾動(dòng)較大，在避開(kāi)現(xiàn)有交通擁堵點(diǎn)的同時(shí)容易造成新的擁堵點(diǎn)，使路網(wǎng)各路幅的交通流處于難以預(yù)測(cè)狀態(tài)，同時(shí)使得路況信息發(fā)布失去意義.本文提出一種多智能體協(xié)作動(dòng)態(tài)路況信息服務(wù)系統(tǒng)，探索自主導(dǎo)航和中心式導(dǎo)航相結(jié)合的動(dòng)態(tài)導(dǎo)航方法，通過(guò)智能體之間的協(xié)作，在不嚴(yán)重違背駕駛車輛出行者對(duì)出行方式、路線、出發(fā)和到達(dá)時(shí)間要求的前提下（自主導(dǎo)航），能夠?qū)β肪W(wǎng)交通流量在時(shí)間和空間進(jìn)行預(yù)測(cè)、合理分配和誘導(dǎo)管理，提供實(shí)時(shí)性更強(qiáng)的更貼近實(shí)際狀況的誘導(dǎo)路徑（中心導(dǎo)航）.

圖1 動(dòng)態(tài)路況信息服務(wù)系統(tǒng)

1 Agent和多Agent系統(tǒng)

Agent理論起源于分布式人工智能（distributed artificial intelligence，DAI），Agent理論與技術(shù)還推動(dòng)了很多其他學(xué)科的發(fā)展，如經(jīng)濟(jì)學(xué)、地理科學(xué)、生物學(xué)等.Agent的定義尚沒(méi)有形成一個(gè)完全一致的意見(jiàn)，但大都認(rèn)為一段程序或者一個(gè)實(shí)體具有以下特性就可以稱為Agent：（1）主動(dòng)性，能根據(jù)自身要達(dá)到的狀態(tài)目標(biāo)而主動(dòng)地行動(dòng)；（2）自治性，能根據(jù)自身要達(dá)到的狀態(tài)目標(biāo)，調(diào)節(jié)增強(qiáng)達(dá)到這個(gè)目的的自身能力；（3）反應(yīng)性，對(duì)外界的激勵(lì)作出反應(yīng)的能力；（4）協(xié)作性，亦稱社會(huì)性，即具有與其他Agent進(jìn)行合作的能力.

多Agent系統(tǒng)是基于Agent的分布式人工智能應(yīng)用系統(tǒng).在實(shí)際應(yīng)用的多Agent系統(tǒng)中將各種具有不同能力的Agent結(jié)合起來(lái)，通過(guò)它們之間的通信、合作、互解、協(xié)調(diào)、調(diào)度、管理與控制來(lái)表達(dá)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能及行為特征.Agent是協(xié)作系統(tǒng)中的獨(dú)立行為實(shí)體，它能夠根據(jù)內(nèi)部知識(shí)和外部激勵(lì)決定和控制自己的行為，而且還可以與其他Agent有效協(xié)同工作.各智能體通過(guò)相互協(xié)調(diào)、相互協(xié)作可解決較大規(guī)模的復(fù)雜問(wèn)題，從而克服建立一個(gè)龐大知識(shí)庫(kù)所造成的知識(shí)管理和擴(kuò)展的困難，使系統(tǒng)具有很強(qiáng)的魯棒性、可靠性和自組織能力.多Agent技術(shù)在很多領(lǐng)域都已經(jīng)得到應(yīng)用，包括交通管理系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、信息協(xié)作系統(tǒng)等等.在已有的應(yīng)用智能體建模交通管理系統(tǒng)的研究工作中，集中在研究具有更加靈活和魯棒性的交通管理系統(tǒng)的理論方法，將明顯改善交通事故的發(fā)現(xiàn)和響應(yīng)機(jī)制、交通信號(hào)的協(xié)作控制機(jī)制，以及動(dòng)態(tài)路況信息的分發(fā)機(jī)制［1－2］.但是關(guān)于如何在時(shí)間和空間上進(jìn)行有效的車輛誘導(dǎo)的研究不多.本文提出的多智能體協(xié)作動(dòng)態(tài)路況信息服務(wù)系統(tǒng)的目標(biāo)是通過(guò)向行進(jìn)中的車輛智能體發(fā)送有效的動(dòng)態(tài)路況信息進(jìn)行誘導(dǎo)，克服局部路網(wǎng)容量的不足，在改善全局路網(wǎng)交通容量的同時(shí)滿足個(gè)體出行者的需求.

2 交通網(wǎng)絡(luò)多Agent系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和Agent模型

系統(tǒng)的框架如圖2所示：將路網(wǎng)中運(yùn)行的車輛建模為自主智能體，它是對(duì)裝備智能導(dǎo)航設(shè)備車輛抽象的智能代理，每一個(gè)智能體均能控制自己的行為并對(duì)動(dòng)態(tài)路況信息做出適當(dāng)?shù)臎Q策及反應(yīng)，車輛行駛行為的控制邏輯（自適應(yīng)導(dǎo)航控制邏輯）集成在每個(gè)車輛的內(nèi)部，因此，不同的車輛可以有不同的行駛模型；當(dāng)有新的車輛行駛模型時(shí)，可以很方便地更換模型，以測(cè)試新的模型是否有效.將車輛行駛所在的路幅段（roadway section）建模為路幅段智能體，它是對(duì)路網(wǎng)數(shù)據(jù)模型中路幅段抽象的智能代理（實(shí)體表現(xiàn)是兩個(gè)相鄰的連通性節(jié)點(diǎn)之間存在的一條有向通路，可包含多個(gè)路段），車輛智能體與其所在的路幅段智能體通信，將其位置信息上報(bào)給其所處的路幅段智能體；同時(shí)道路網(wǎng)中發(fā)生的突發(fā)事件（如交通事故、道路積水）、臨時(shí)交通管制、占掘路事件等信息也匹配至對(duì)應(yīng)的路幅段智能體.因?yàn)橥粫r(shí)間內(nèi)在同一路幅段上的車輛和事件數(shù)有限，所以通信的強(qiáng)度和需要的數(shù)據(jù)量也是有限的，可以滿足實(shí)時(shí)性要求，還可以在將來(lái)方便地?cái)U(kuò)展為并行處理的系統(tǒng)［3－6］.將交通系統(tǒng)的信息分散存儲(chǔ)在各個(gè)車輛、路幅段智能體中，各個(gè)智能體只能表達(dá)路網(wǎng)中某一局部的信息，無(wú)法掌握整個(gè)路網(wǎng)的全局狀態(tài)，也就無(wú)法根據(jù)實(shí)時(shí)路況實(shí)現(xiàn)最優(yōu)路徑尋找、實(shí)時(shí)誘導(dǎo)等需要全局信息的應(yīng)用.因而系統(tǒng)中還建立了一個(gè)全局性的路網(wǎng)智能體，它是對(duì)路網(wǎng)數(shù)據(jù)模型中全局路網(wǎng)抽象的智能代理（實(shí)體表現(xiàn)是全局的道路網(wǎng)），通過(guò)廣播模型與路幅段智能體通信和車輛智能體通信，實(shí)現(xiàn)收集動(dòng)態(tài)路況信息，下發(fā)誘導(dǎo)信息等.

圖2 多智能體協(xié)作概念圖

本系統(tǒng)是路網(wǎng)智能體（對(duì)應(yīng)現(xiàn)實(shí)中的路網(wǎng)管理者），路幅段智能體（對(duì)應(yīng)現(xiàn)實(shí)中的信息中轉(zhuǎn)站）和車輛智能體（對(duì)應(yīng)現(xiàn)實(shí)中的出行者）之間協(xié)作的多智能體系統(tǒng)（參見(jiàn)圖2）.系統(tǒng)中的多智能體功能表見(jiàn)表1，屬性參見(jiàn)圖3.路網(wǎng)智能體負(fù)責(zé)記錄所有被誘導(dǎo)車輛的動(dòng)態(tài)路徑，接受路幅段智能體上報(bào)的信息并進(jìn)行路況的預(yù)測(cè)，路網(wǎng)管理者可以調(diào)整路網(wǎng)智能體中路況預(yù)測(cè)的規(guī)則；路幅段智能體負(fù)責(zé)記錄所有被誘導(dǎo)車輛的動(dòng)態(tài)位置，檢測(cè)本路幅段的突發(fā)事件（如交通事故、道路積水）、臨時(shí)交通管制、占掘路事件等信息，并及時(shí)上報(bào)給路網(wǎng)智能體；車輛智能體負(fù)責(zé)自適應(yīng)的出行前路徑規(guī)劃和出行中的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃調(diào)整，同時(shí)實(shí)時(shí)上報(bào)車輛的動(dòng)態(tài)位置.

2.2 多層路網(wǎng)數(shù)據(jù)模型

路網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是道路空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的組織形式.本文提出的路網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是在處理浮動(dòng)車數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，能夠匹配突發(fā)事件、臨時(shí)交通管制、施工占道事件等信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是對(duì)導(dǎo)航數(shù)據(jù)模型中間交換格式的業(yè)務(wù)定制.其中節(jié)點(diǎn)（node）包含道路平面交叉口、道路起終點(diǎn)和出入口、道路等級(jí)改變的位置點(diǎn).路幅段（roadway section）表示兩個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)之間的一條有向通路.路幅段單元表示路幅段中兩個(gè)相鄰坐標(biāo)點(diǎn)（vertex）之間的直線線段.如圖4的路幅段1包含了4條路幅段單元.

表1 交通網(wǎng)絡(luò)Agent功能表

圖3 路網(wǎng)空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和對(duì)應(yīng)智能體屬性

道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)可以用圖的形式來(lái)表示.圖5所示的交叉路口涉及8條路幅段.按照相鄰路幅段之間的連通性，路幅段前行方向的路幅段稱為此路幅段的后繼路幅段，可順行到此路幅段的路幅段稱為此路幅段的前繼路幅段.圖5中路幅段1的后續(xù)路幅段為路幅段4，5和7；路幅段7的前繼路幅段為路幅段1，3和6.

圖4 路網(wǎng)空間關(guān)系示意圖

圖5 路網(wǎng)拓?fù)鋱D

2.3 系統(tǒng)中多Agent協(xié)作模型

由于路幅段或路幅段單元保存了歷史路況信息，可以建立各種推理模型得出該路幅段在某一時(shí)刻規(guī)律性的路況信息.路幅段智能體接受車輛智能體的位置信息后計(jì)算出車行速度，并結(jié)合突發(fā)事件、臨時(shí)交通管制、占掘路事件等信息，可以判斷出該路幅段是否在某一時(shí)刻交通壓力過(guò)大、是否擁堵等，并將這些信息發(fā)送給路網(wǎng)智能體.這樣，當(dāng)路網(wǎng)中所有的路幅段智能體將路況信息發(fā)給路網(wǎng)智能體后，路網(wǎng)智能體就能獲得全局路網(wǎng)的信息.然后，路網(wǎng)智能體利用這些信息進(jìn)行實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃，再將動(dòng)態(tài)路由表發(fā)送給車輛智能體，由此實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)和路徑尋優(yōu).

圖6 多智能體協(xié)作動(dòng)態(tài)路況信息服務(wù)系統(tǒng)總體流程圖

圖7 車輛智能體行進(jìn)過(guò)程示意圖

多智能體協(xié)作的基本流程如圖6所示，車輛智能體在出發(fā)前依據(jù)實(shí)時(shí)交通信息和歷史交通信息進(jìn)行行程前路徑規(guī)劃，同時(shí)向路網(wǎng)智能體上傳規(guī)劃的出行路徑，并開(kāi)始向其所在的路幅段智能體報(bào)告當(dāng)前所處的位置（如圖7中位置1）；路幅段智能體負(fù)責(zé)檢測(cè)并記錄進(jìn)入本路幅段的車輛智能體，同時(shí)向路網(wǎng)智能體報(bào)告即將離開(kāi)本路幅段（如圖7中位置2）的車輛智能體，起到路徑規(guī)劃協(xié)作的作用.路幅段智能體同時(shí)還負(fù)責(zé)檢測(cè)本路幅段的突發(fā)事件（如交通事故、道路積水）、臨時(shí)交通管制、占掘路事件等信息，并及時(shí)上報(bào)給路網(wǎng)智能體.路網(wǎng)智能體匯總所有路幅段智能體報(bào)告的突發(fā)動(dòng)態(tài)路況信息，同時(shí)查找車輛智能體的出行路徑中是否包含發(fā)生突發(fā)路況信息的路幅段或者其前繼路幅段（一般是兩層），然后根據(jù)交通事件發(fā)生導(dǎo)致交通流變化的交通流模型確定路幅段中路況權(quán)值變化情況，并告知相關(guān)的車輛智能體.相關(guān)車輛智能體在進(jìn)入下一個(gè)路幅段之前（如圖7中位置2或3），根據(jù)最新的路網(wǎng)預(yù)測(cè)路況修改最優(yōu)路徑（行程中出行路徑的規(guī)劃）.車輛智能體每次離開(kāi)所在路幅段之前都與路網(wǎng)智能體通信，查詢是否需要行程中出行路徑的再規(guī)劃.在上述流程中比較重要的任務(wù)是車輛智能體與路網(wǎng)智能體的協(xié)作.圖8中描述了兩種從路網(wǎng)智能體向車輛智能體傳送動(dòng)態(tài)路況信息的過(guò)程.一種過(guò)程是車輛智能體定期向路網(wǎng)智能體請(qǐng)求并下載基于歷史經(jīng)驗(yàn)的路況規(guī)律性信息.另一種過(guò)程是路網(wǎng)智能體不斷向需要行程中路徑再規(guī)劃的車輛智能體推送變化了的預(yù)測(cè)路況信息.

圖8 車輛智能體與路網(wǎng)智能體協(xié)作的任務(wù)實(shí)例圖

2.4 原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

為了驗(yàn)證上述技術(shù)流程的可行性和有效性，根據(jù)上述系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、Agent模型、路網(wǎng)數(shù)據(jù)模型和多Agent協(xié)作模型，本文基于Swarm平臺(tái)和Java語(yǔ)言對(duì)上述模型進(jìn)行編程，開(kāi)發(fā)原型實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，便于對(duì)智能體模型規(guī)則和屬性的驗(yàn)證和修改.Swarm是由美國(guó)圣塔菲（Santa Fe）研究所基于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論開(kāi)發(fā)的多智能體軟件工具集.它采用多智能體模擬的方法對(duì)復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)進(jìn)行模擬仿真［7］.Swarm的核心是一個(gè)面向?qū)ο蟮目蚣?，用以定義在仿真中互相作用的智能體和其它對(duì)象的行為.由于Swarm沒(méi)有對(duì)模型和模型要素之間的交互作任何約束，可以對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行較好的模擬.目前原型系統(tǒng)初步實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)路況模擬和車輛智能體在動(dòng)態(tài)路況信息影響下的決策運(yùn)行過(guò)程，系統(tǒng)開(kāi)發(fā)正在進(jìn)一步完善中.

3 結(jié) 束 語(yǔ)

路況信息對(duì)于駕駛車輛出行者非常重要，動(dòng)態(tài)路況信息的采集、傳輸和發(fā)布的技術(shù)路線已經(jīng)相對(duì)成熟，但是利用水平相對(duì)較低，如何結(jié)合時(shí)空一體化的GIS－T數(shù)據(jù)模型提供個(gè)性化的出行誘導(dǎo)和動(dòng)態(tài)導(dǎo)航服務(wù)仍是研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn).本文基于GIS－T的數(shù)據(jù)模型和多智能體的理論方法研究建立一種多智能體協(xié)作動(dòng)態(tài)路況信息服務(wù)系統(tǒng).研究的重點(diǎn)在于通過(guò)增強(qiáng)信息提供者和出行者之間的交互和協(xié)作獲得更優(yōu)的出行規(guī)劃和行駛路徑，同時(shí)有助于豐富完善時(shí)空一體化GIS－T數(shù)據(jù)模型中的移動(dòng)對(duì)象的建模與查詢方法.在此基礎(chǔ)上本文基于Swarm平臺(tái)和Java語(yǔ)言設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了實(shí)驗(yàn)原型系統(tǒng).后續(xù)的研究和開(kāi)發(fā)工作主要包括以下幾方面：（1）進(jìn)一步完善原型模擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)；（2）研究在路網(wǎng)中接受動(dòng)態(tài)路況信息的車輛智能體占路網(wǎng)中車輛總數(shù)不同比例的情況下對(duì)于整個(gè)交通系統(tǒng)全局造成的不同影響；（3）目前，“智能車輛系統(tǒng)”的研發(fā)使得車輛嵌入了自適應(yīng)輔助駕駛系統(tǒng)，基于智能體的方法學(xué)習(xí)駕駛員的出行習(xí)慣并提供優(yōu)選路徑，這些工作為本文的研究奠定了更深的基礎(chǔ)，文章將研究引入競(jìng)爭(zhēng)性談判機(jī)制的多智能體協(xié)作模型，這也是后續(xù)研究工作的重點(diǎn).

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