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        基于MDP的多智能體交通信號燈控制的設計與研究

        2018-10-19 16:09:22蔣耀基
        科學與財富 2018年25期
        關鍵詞:智能優(yōu)化系統(tǒng)

        蔣耀基

        摘要:智能交通系統(tǒng)作為21世紀交通運輸體系的發(fā)展方向,受到了世界各國的廣泛重視,它是解決現(xiàn)代交通擁擠、有效提高道路利用率的有效途徑。通常的智能交通系統(tǒng)未能很高效的解決交通堵塞問題,但多智能體系統(tǒng)是人工智能學科的一個新興熱門研究領域,本文提出了用多智能體系統(tǒng)解決交通主干道信號燈的配飾系統(tǒng),從而提高了車輛通行效率。

        針對路口信號燈配時優(yōu)化問題,本研究提出一種采用多智能體協(xié)作求解問題的分布式方法,并將信號燈配時優(yōu)化問題建模成最優(yōu)約束滿足問題(OCSP)進行求解。這使得單個路口的優(yōu)化運算量大大下降,處理實際交通中的實時動態(tài)情況的能力得到提高,獲得了較為顯著的優(yōu)化效果。由于采用了分布式求解,系統(tǒng)的穩(wěn)定性也得到了保證。

        1、智能體的協(xié)作關系建立

        根據(jù)實際道路的特點不難發(fā)現(xiàn),任意路口的到達車輛是通過該路口的相鄰路口放行所產(chǎn)生的,我們將這些路口的“鄰居”稱為鄰接路口。顯然,如果鄰接路口的放行策略不得當,使得路口車輛的到達率超過了路口的流出率,就會產(chǎn)生擁堵。為了避免路口擁堵現(xiàn)象的產(chǎn)生,路口智能體之間必須進行適當?shù)摹敖涣髋c協(xié)作”,控制各個路口做出合適的信號燈決策。

        (1)主干道路口節(jié)點之間的邏輯關系網(wǎng)絡建立

        多智能體系統(tǒng)協(xié)作控制的基礎是個體智能體之間的邏輯網(wǎng)絡關系。既然我們將實際道路網(wǎng)中的路口抽象成智能體網(wǎng)絡拓撲結構的節(jié)點,那么將路口之間的物理連接關系抽象成網(wǎng)絡拓撲結構的邊,即可形成了路口智能體節(jié)點的通信基礎。

        我們通過示路口節(jié)點智能體之間的邏輯網(wǎng)絡關系。針對路口智能體網(wǎng)絡中的任一節(jié)點用集合來表示與路口節(jié)點的“鄰居”,其中每一個元素代表一個與邏輯相連的路口節(jié)點,由此不難得出:代表鄰接節(jié)點數(shù)目(即是“邊”數(shù)),當然正常情況下,對于實際道路,與節(jié)點相鄰接的節(jié)點數(shù)一般為3或4個。

        路口智能體節(jié)點之間完成了邏輯關系網(wǎng)絡的建立之后,將具備一定的信息共享能力,為路口智能體節(jié)點之間協(xié)作,提供數(shù)據(jù)基礎

        (2)信號燈優(yōu)化問題的求解

        根據(jù)之前對于問題的描述及建??芍?,我們將整個城市主干道路口設計為一個多智能體系統(tǒng),每個路口擁有一個智能體節(jié)點,那么,可以將路口的各個車道的放行優(yōu)化控制看作是單個智能體(Agent)占用資源求解問題。根據(jù)交通運行的特點,我們可以將任意路口的各個車道放行優(yōu)化問題應用于最優(yōu)約束滿足問題(DCSP)框架下進行求解。

        在本優(yōu)化方案中,我們將最優(yōu)約束滿足問題分成兩個部分:

        1.獲得滿足約束條件的解全集;

        2.通過適當?shù)姆绞綇慕獾娜羞x取最優(yōu)解。

        2、通過MDP決策尋找最優(yōu)解

        在完成了問題的建模,獲得了約束滿足的解全集以后,就將進行最重要的環(huán)節(jié)——尋找信號燈配時優(yōu)化問題的最優(yōu)求解。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展,產(chǎn)生了很多尋找最優(yōu)解的模型,較為典型的有 BDI,MDP 等。結合城市主干道路口信號燈配時優(yōu)化問題的特點,由于問題的初始狀態(tài)S(即是原始車輛數(shù)目),可以通過傳感器實時獲取,同時信號燈的決策行為具有無后效性,即是其只取決于當前狀態(tài),不受之前狀態(tài)的影響,因此選取 MDP 決策模型來作為尋找最優(yōu)解的方案較為合適。MDP 決策模型(馬爾可夫決策模型)包括:1.初始狀態(tài) S;2.行為方案集合 A;3.效用函數(shù)R(s,a);4.轉移模型T=表示 S 狀態(tài)通過行為方案 A達到了新的狀態(tài)S。

        根據(jù)MDP的數(shù)學模型,結合本系統(tǒng):初始狀態(tài)S即是各自車道的初

        始車輛數(shù)目;系統(tǒng)的行為A即是各自執(zhí)行智能體的動作;轉移模型 T=,即是各個執(zhí)行智能體的運算過程;效用函數(shù)R即是根據(jù)執(zhí)行智能體的獨立計算,選取能使下個時刻路口車輛數(shù)目最少的行為。決策時序模擬圖如下圖3-3所示:

        3、配時優(yōu)化系統(tǒng)的智能體系統(tǒng)建立

        在完成了信號燈配時優(yōu)化系統(tǒng)的工作平臺搭建以后,就將進行配時優(yōu)化系統(tǒng)的本質(zhì)——智能體系統(tǒng)的建立。為了使路口智能體系統(tǒng)之間能夠達成協(xié)作,實現(xiàn)信號燈配時優(yōu)化,本系統(tǒng)將在每個路口節(jié)點上,將設置一個智能體系統(tǒng),并進行分層,具體劃為:管理智能體與執(zhí)行智能體兩類:

        整個系統(tǒng)的運行流程,定時獲取所有鄰接路口的各車道車輛數(shù)目情況;路口管理智能體通過鄰接路口共享的車輛數(shù)目信息,對鄰接路口將要作出的信號燈決策進行預估,并通過預估的結果,計算獲得自身路口各個車道的輸入車輛數(shù)目;路口各個車道對應的執(zhí)行智能體,均以自身控制的車道信號燈為綠燈為前提,通過交叉沖突規(guī)則,生成各自的交叉沖突列表并比照交叉沖突列表,將產(chǎn)生沖突的車道對應的信號燈設置為紅燈;管理智能體收集所有執(zhí)行智能體各自運算出的下個時刻路口車輛總數(shù),選取數(shù)目最小的結果所對應的車道,設置此車道對應信號燈為綠燈,再比照此車道的交叉沖突列表,將導致交叉沖突的車道信號燈設置為紅燈,其余為綠燈,生成信號燈決策結果。

        4、結論

        將城市交通主干道問題進行了抽象描述,并用建立了路口的數(shù)學模型,根據(jù)智能體間的協(xié)作關系,建立了主干道路口節(jié)點間的邏輯網(wǎng)絡關系,并通過信號燈的約束滿足問題進行信號燈控制求解,通過 MDP 決策算法進行解的最優(yōu)化處理,在理論上實現(xiàn)了多智能體協(xié)作控制城市主干道信號燈。

        參考文獻:

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        [3] 全永,城市交通控制.北京:人民交通出版社,1989

        [4] 何顯慈等,交通系統(tǒng)工程.武漢:華中理工大學出版社,1989

        [5] Wooldridge M, Dunne P E,On the computational complexity of coalitional resource games.Artilicial Intelligence, 2006, 170:835-87

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