于 海 熊 軍

(天津市市政工程設(shè)計研究院道橋分院，天津 300051)

智能交通環(huán)境下的Multi-Agent的交通仿真研究

于 海 熊 軍

(天津市市政工程設(shè)計研究院道橋分院，天津 300051)

在總結(jié)智能交通Agent技術(shù)的基礎(chǔ)上，把Multi-Agent 仿真應(yīng)用于無信號交叉口的車流引導(dǎo)中，并以Netlogo語言為開發(fā)平臺進(jìn)行了系統(tǒng)的建模、仿真與評價，探討了具體采用Multi-Agent技術(shù)進(jìn)行交通仿真的方法，為Agent技術(shù)的研究奠定了基礎(chǔ)。

智能交通，Multi-Agent，交通仿真，信號

0 引言

交通引發(fā)的一系列問題正引起世界各國的高度重視，其中，如何更好地緩解交通擁堵，提高通行效率，降低環(huán)境污染，是當(dāng)今學(xué)者著重研究的問題。在探索解決交通問題的途徑中，人們開始逐漸應(yīng)用高新技術(shù)來改變傳統(tǒng)的交通控制與管理的方法，進(jìn)而提出了“智能交通系統(tǒng)”這一概念。在智能交通環(huán)境中，要使人、車、路等不同的子系統(tǒng)互相協(xié)作，有力配合，就必須引入可以擁有自主行為的智能單元體作為各個系統(tǒng)的承載體。Agent作為一種智能的實體，擁有不同的層次，具體應(yīng)用到交通領(lǐng)域中，可將智能交通系統(tǒng)中的各個子系統(tǒng)看作不同的Agent，使整個智能交通系統(tǒng)達(dá)到協(xié)調(diào)運行的目的。

對于Agent仿真的進(jìn)展，目前國內(nèi)外有許多研究機(jī)構(gòu)都在積極開展這方面的研究。當(dāng)今國內(nèi)外的主流研究方向有：行為協(xié)調(diào)的學(xué)習(xí)、Agent間的相互學(xué)習(xí)以及學(xué)習(xí)和通信的關(guān)系這三個方面。環(huán)境中的Agent見圖1。

1 Multi-Agent系統(tǒng)技術(shù)特點與仿真需求

Multi-Agent特征：所謂Multi-Agent系統(tǒng)就是由許多Agent組成的系統(tǒng)，但并不是簡單的迭加，而是有機(jī)的組合。該系統(tǒng)具有通信機(jī)制和協(xié)調(diào)機(jī)制等重要特性。其中每個Agent可以與特定的一些其他Agent進(jìn)行信息交換。Agent根據(jù)事先設(shè)定的規(guī)則、標(biāo)準(zhǔn)和方式，對實際發(fā)生的資源沖突、目標(biāo)沖突等進(jìn)行協(xié)商和協(xié)調(diào)，最終達(dá)到維護(hù)系統(tǒng)整體利益的效果。

傳統(tǒng)的研究方法往往用某些純數(shù)學(xué)的手段，來宏觀地刻畫復(fù)雜系統(tǒng)。這種自上而下的方法對復(fù)雜系統(tǒng)初期的研究做出了重要貢獻(xiàn)。但是，隨著對復(fù)雜系統(tǒng)研究的深入，只從宏觀上刻畫復(fù)雜系統(tǒng)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。這種自上而下的方法將復(fù)雜系統(tǒng)中所有個體都看作是同類，并因此忽略了個體的局部特征，所以使得該方法并不能刻畫一些局部的行為。

而基于Multi-Agent的復(fù)雜系統(tǒng)，首先根據(jù)所要研究的系統(tǒng)或現(xiàn)象定義單個的Agent，給其賦予一定的行為和參數(shù)，然后定義Agent 之間以及Agent與其環(huán)境之間的交互規(guī)則。通過Agent之間的交互來模擬所要刻畫的系統(tǒng)或現(xiàn)象。這種自下向上的方法自產(chǎn)生以來便得到了很成功的應(yīng)用，很好的解決了傳統(tǒng)方法存在的問題，更加適用于研究現(xiàn)存復(fù)雜多變的交通控制系統(tǒng)以及需要大量信息交互的智能交通系統(tǒng)。

2 Multi-Agent仿真系統(tǒng)設(shè)計

2.1 仿真系統(tǒng)的需求分析和功能設(shè)計

本文所涉及的仿真評價系統(tǒng)，是在無信號交叉口的環(huán)境中，引導(dǎo)次路車輛穿越主路的仿真系統(tǒng)。

該引導(dǎo)系統(tǒng)是為無信號交叉口次路駕駛員設(shè)計的，協(xié)助其高效地完成穿越主路的車輛間隙，安全度過交叉口沖突區(qū)。系統(tǒng)依托于智能車路環(huán)境，應(yīng)用臨界間隙理論，完成了包括引導(dǎo)方案制定、圖像仿真界面、可擴(kuò)展程序設(shè)計等，使程序可以滿足后續(xù)開發(fā)等功能需求。

研究所涉及的仿真系統(tǒng)滿足以下要求:

1)實現(xiàn)引導(dǎo)方案的決策功能。

主要應(yīng)用于特定的交通環(huán)境、信號規(guī)則、人車信息的條件下，引導(dǎo)策略和引導(dǎo)方案的制定。

2)實現(xiàn)引導(dǎo)系統(tǒng)的評價功能。

針對引導(dǎo)系統(tǒng)提出的引導(dǎo)策略和引導(dǎo)方案，仿真系統(tǒng)根據(jù)次路交叉口通行能力、排隊延誤、排隊長度等指標(biāo)對引導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)行評價，證明其優(yōu)越性。

3)實現(xiàn)算法參數(shù)的標(biāo)定功能。

針對模型算法中參數(shù)，如調(diào)速區(qū)長度、虛擬停車線的位置等進(jìn)行標(biāo)定。以次路通行能力、延誤為指標(biāo)進(jìn)行衡量，標(biāo)定出最為合理的設(shè)置方案。

4)實現(xiàn)可視化的仿真效果。

仿真系統(tǒng)的輸入在后臺完成，輸出的引導(dǎo)方案和車輛行駛狀況在前臺展示。仿真系統(tǒng)要實現(xiàn)路段、交叉口、車輛的可視化仿真效果，直觀精確地表達(dá)引導(dǎo)系統(tǒng)的工作原理。

2.2 仿真系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

根據(jù)仿真系統(tǒng)的需求分析和功能設(shè)計，得到仿真系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，如圖2所示。

該結(jié)構(gòu)中各主體之間的具體關(guān)系為：

1)仿真者與仿真主體。仿真者與仿真主體為開發(fā)與被開發(fā)的關(guān)系，仿真者通過人機(jī)交互界面設(shè)定、開發(fā)仿真主體。反過來，仿真主體的運行效果影響仿真者的設(shè)計，達(dá)到反饋調(diào)節(jié)。

2)仿真主體與仿真界面。仿真主體的活動和運行效果通過仿真界面呈現(xiàn)給仿真者。

3)仿真主體與結(jié)果輸出。仿真主體的活動經(jīng)過程序的記錄、分析，并通過具體指標(biāo)(通行能力、排隊延誤、排隊長度等)形成仿真結(jié)果，呈現(xiàn)給仿真者。

4)仿真主體與交叉口、路段、引導(dǎo)策略。交叉口、路段、引導(dǎo)策略為仿真主體的三個對象，它們的成員變量與成員函數(shù)預(yù)先定義好存儲在仿真系統(tǒng)中，無返回值調(diào)用。

5)仿真主體與交叉口仿真模型、路段跟馳模型。交叉口仿真模型即系統(tǒng)模型算法，路段跟馳模型采用非線性模型。二者是仿真主體的預(yù)存儲過程，在仿真過程中直接由仿真主體調(diào)用。

6)仿真主體與交叉口車輛、路段車輛。交叉口車輛和路段車輛為仿真主體的兩個主要對象，它們的成員變量與成員函數(shù)預(yù)先定義好存儲在仿真系統(tǒng)中，有返回值調(diào)用。

2.3 仿真系統(tǒng)中各Agent類的設(shè)計

作為仿真對象的無信號交叉口次路車輛穿越引導(dǎo)系統(tǒng)中的Agent類，由車輛、路段、交叉口、引導(dǎo)策略等組成，具體見表1。

表1 Agent類的成員變量和成員函數(shù)

2.4 仿真環(huán)境及語言的選取

仿真系統(tǒng)選擇NetLogo語言作為無信號交叉口車輛穿越引導(dǎo)系統(tǒng)的仿真環(huán)境。

如圖3所示，橫向黑線代表交叉口沖突區(qū)的時間軸，從車輛到達(dá)交叉口到駛離交叉口所占用的時間以兩個數(shù)組形式嵌入該時間軸，前車的駛離時間和后車的進(jìn)入時間差在交叉口沖突區(qū)的時間軸上顯示為不連續(xù)的時間段。豎向黑線同樣代表交叉口沖突區(qū)的時間軸，但顯示的是被次路來車的預(yù)計抵達(dá)交叉口和預(yù)計駛離交叉口的時間占用情況，引導(dǎo)系統(tǒng)通過判斷次路來車的情況從橫向時間軸被割裂剩余的不連續(xù)時間段中分配給次路來車，橫豎時間軸中對應(yīng)情況如圖中虛線所示。

NetLogo具有出色的圖形輸出能力，可通過語言編程輸出大量數(shù)據(jù)，并可導(dǎo)出csv格式數(shù)據(jù)，便于使用Matlab等計算工具對仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括交通量、延誤、單車位置速度關(guān)系圖等。

3 仿真結(jié)果對比

通過以上系統(tǒng)的仿真試驗，得出圖4兩個延誤參數(shù)的比較。可以看出，當(dāng)使用無信號交叉口車輛穿越引導(dǎo)系統(tǒng)后，在主、次交通量較低的情況下，能夠很大程度上減少交叉口的平均延誤和停車次數(shù)。而決定延誤的主要因素由主路交通量轉(zhuǎn)移到次路交通量。

另外，向兩個系統(tǒng)同時輸入同一股車流，通過對比發(fā)現(xiàn)：在交通狀況完全相同的狀況下，引導(dǎo)系統(tǒng)的車輛采取了引導(dǎo)系統(tǒng)給予的不同的行車策略，提高了效率。

4 結(jié)語

傳統(tǒng)的交通流仿真軟件，如vissim等，都是通過對交通流設(shè)定不同的參數(shù)來實現(xiàn)系統(tǒng)的評價。因此，就無法實現(xiàn)對駕駛員的個性化引導(dǎo)，以及評定系統(tǒng)的優(yōu)越性。而通過應(yīng)用Multi-Agent理論，可以實現(xiàn)車輛Agent，路段Agent和引導(dǎo)策略Agent的仿真，并有效地提高了無信號交叉口的行車效率，減少交通延誤。

綜上所述，Agent技術(shù)的出現(xiàn)為進(jìn)行交通問題研究提供了理想的解決途徑，基于Agent的智能交通的研究方法正在興起，我國目前對采用Agent技術(shù)進(jìn)行交通問題研究也是剛剛開始，許多問題有待于進(jìn)一步深入地研究。

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Research on Multi-Agent traffic simulation under intelligent traffic environment

Yu Hai Xiong Jun

(BridgeBranch,TianjinMunicipalEngineeringDesignandResearchInstitute,Tianjin300051,China)

Based on summing up the intelligent transportation Agent technology, applied the Multi-Agent simulation to traffic flow guidance without signal intersection, and made system modeling, simulation and evaluation taking Netlogo language as development platform, discussed specific methods using Multi-Agent technology to traffic simulation, laid foundation for the research on Agent technology.

intelligent transportation, Multi-Agent, traffic simulation, signal

2015-01-08

于 海(1987- )，男，助理工程師； 熊 軍(1982- )，男，高級工程師

1009-6825(2015)09-0142-02

U121

A