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一种基于Agent的单路口交通信号学习控制方法 被引量：62
1
作者 马寿峰 李英 刘豹 《系统工程学报》 CSCD 2002年第6期526-530,共5页
Agent技术是从分布式人工智能领域中兴起的研究热点 .论文将Agent与经验知识和加强学习方法中Q -学习算法相结合 ,应用到城市交通信号控制领域中 ,解决单个路口的动态实时问题 .通过在仿真环境下的对比 。
关键词 Agent 单路口 交通信号 学习控制方法 城市交通控制 智能体 Q-学习 分布式人工智能
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一种基于agent协调的两路口交通控制方法 被引量：25
2
作者 马寿峰 李英 刘豹 《系统工程学报》 CSCD 2003年第3期272-278,共7页
智能体(agent)技术是近年分布式人工智能领域的研究热点,文章将其应用到城市交通信号控制领域中.在以Q-学习方法实现单路口信号控制的基础上,采用对策论与社会规则相结合的方法实现了两个路口控制agent(TSCA)间的协调问题.通过在仿真环... 智能体(agent)技术是近年分布式人工智能领域的研究热点,文章将其应用到城市交通信号控制领域中.在以Q-学习方法实现单路口信号控制的基础上,采用对策论与社会规则相结合的方法实现了两个路口控制agent(TSCA)间的协调问题.通过在仿真环境下的对比,证明采用该协调方法是有效的. 展开更多
关键词 两路口交通控制 城市交通控制 信号灯 分布式人工智能 AGENT 智能体
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基于免疫遗传算法的区域交通自适应协调控制 被引量：23
3
作者 刘智勇 李水友 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期119-125,共7页
提出一种基于改进免疫遗传算法的城市区域交通自适应协调控制方法．采用两层的递阶分布式结构；分阶段和分级优化控制参数（周期、相位差和绿信比），每个阶段长5-30分钟，周期、相位差由区域控制级每个阶段优化一次，绿信比由路口控制... 提出一种基于改进免疫遗传算法的城市区域交通自适应协调控制方法．采用两层的递阶分布式结构；分阶段和分级优化控制参数（周期、相位差和绿信比），每个阶段长5-30分钟，周期、相位差由区域控制级每个阶段优化一次，绿信比由路口控制级每个周期优化一次；采用最小化平均延误时间或平均停车次数等为性能指标．周期、相位差和绿信比均采用改进的免疫遗传算法进行优化．仿真结果表明本文提出的方法是可行而有效的． 展开更多
关键词 城市交通控制 自适应控制 免疫遗传算法 最优化
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基于RMM和贝叶斯学习的城市交通多智能体系统 被引量：16
4
作者 欧海涛 张卫东 许晓鸣 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期291-295,共5页
提出一种基于递归建模方法 (RMM)的多智能体协调方法 ,使智能体在分布式环境下对其它智能体的决策建模选择合理的行动。对 RMM中的信念更新采用贝叶斯学习方法 ,使智能体可以确定其它智能体的准确模型并实时更新信息。在城市交通控制领... 提出一种基于递归建模方法 (RMM)的多智能体协调方法 ,使智能体在分布式环境下对其它智能体的决策建模选择合理的行动。对 RMM中的信念更新采用贝叶斯学习方法 ,使智能体可以确定其它智能体的准确模型并实时更新信息。在城市交通控制领域建立多智能体交通控制系统 ,仿真结果表明了该方法的有效性 ,对实现智能交通系统具有重要意义。 展开更多
关键词 城市交通控制 递归建模方法 贝叶斯学习 多智能体系统 RMM
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城市交通感应控制综述 被引量：10
5
作者 李水友 刘智勇 《城市交通》 2006年第6期64-69,共6页
城市交通感应信号控制是一种重要的交通信号控制方法,目前被国内外许多中小城市广泛应用。简略介绍了传统的感应控制方法,重点论述了基于绿时有效利用率的感应控制、基于模糊控制和绿时有效利用率的全感应控制、具有相序优化功能的全感... 城市交通感应信号控制是一种重要的交通信号控制方法,目前被国内外许多中小城市广泛应用。简略介绍了传统的感应控制方法,重点论述了基于绿时有效利用率的感应控制、基于模糊控制和绿时有效利用率的全感应控制、具有相序优化功能的全感应控制等几种改进的感应控制算法的基本原理、控制过程及线圈安装位置,分析了各种感应控制方法的延时策略。分析了定时信号控制和感应信号控制的优缺点,最后对感应信号控制的进一步研究提出了几点看法。 展开更多
关键词 感应控制 城市交通控制 复合控制
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基于信息融合技术的交通量检测方法 被引量：11
6
作者 刘智勇 李水友 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期81-84,共4页
在一种新的交通量检测模式下 ,用加权平均算法实现了饱和度的信息融合 ;对拥挤和非拥挤的交通流 ,在无信息先验分布的假设下 ,应用Bayes方法实现了交通流量的信息融合。上述信息融合方法可为交通控制系统提供更全面、更准确的交通量信息。
关键词 信息融合 交通量检测方法 BAYES方法 交通流量 城市交通控制
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基于模糊逻辑的路口交通信号控制 被引量：10
7
作者 赵晨 胡福乔 施鹏飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第10期50-52,共3页
城市交通控制(UTC)是智能交通系统中非常重要的组成部分。在一些复杂的交通情况下，使用传统的控制方法进行交通信号控制的效果并不好。由于模糊逻辑能够较好地描述复杂系统的定性模型，因此它非常适合对路口交通信号灯进行控制。该文... 城市交通控制(UTC)是智能交通系统中非常重要的组成部分。在一些复杂的交通情况下，使用传统的控制方法进行交通信号控制的效果并不好。由于模糊逻辑能够较好地描述复杂系统的定性模型，因此它非常适合对路口交通信号灯进行控制。该文给出了一种采用模糊逻辑进行路口信号灯控制的方法。通过从路口检测器获取车辆信息，模糊规则对信号灯进行优化控制。通过仿真模拟，给出了实验结果。 展开更多
关键词 智能交通系统 城市交通控制 信号灯控制 模糊控制
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基于GA的城市交叉口信号控制模糊规则优化 被引量：4
8
作者 李艳 樊晓平 《系统工程学报》 CSCD 2004年第1期89-93,共5页
根据城市交通系统中单交叉口信号控制的具体情况,对遗传算法进行了改进,并利用改进的遗传算法对交叉口信号模糊控制器的模糊规则进行优化,建立新的优化算法.计算机仿真结果表明,采用改进的遗传算法方法优化模糊控制规则,可以减少因人的... 根据城市交通系统中单交叉口信号控制的具体情况,对遗传算法进行了改进,并利用改进的遗传算法对交叉口信号模糊控制器的模糊规则进行优化,建立新的优化算法.计算机仿真结果表明,采用改进的遗传算法方法优化模糊控制规则,可以减少因人的经验的局限性而导致的模糊规则的不完备性,使得控制器实用性更强,控制效果更好. 展开更多
关键词 城市交通系统 交叉口信号控制 模糊规则 优化 GA 遗传算法 计算机仿真 城市交通控制
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城市交通信号的ANN自校正预测控制 被引量：7
9
作者 刘智勇 李水友 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期933-937,共5页
提出一种基于人工神经网络的城市交通信号的自校正预测控制方法.充分考虑相邻交叉路口之间交通流的强耦合性,在此基础上建立关于队长的交通模型;其中,受控路口下一周期到达的车辆数用人工神经网络(ANN)来预测;通过该ANN还可获得确定最... 提出一种基于人工神经网络的城市交通信号的自校正预测控制方法.充分考虑相邻交叉路口之间交通流的强耦合性,在此基础上建立关于队长的交通模型;其中,受控路口下一周期到达的车辆数用人工神经网络(ANN)来预测;通过该ANN还可获得确定最佳周期长度所需要的交通参量,因此还可预测下一周期的长度;上述预测值均用实测信息进行反馈校正,在此基础上即可给出带约束的预测控制算法,从而确定下一周期的控制策略.仿真实例表明该方法具有较好的控制效果. 展开更多
关键词 城市交通控制 智能交通系统 城市交通信号 ANN 自校正预测控制 人工智能 人工神经网络
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城市交通控制的新发展 被引量：5
10
作者 陶志祥 黄卫 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2002年第3期14-17,共4页
首先对城市交通控制的发展进行了简要的综述,在此基础上较详细地论述了城市交通控制的新发展,对城市交通控制的研究提供了新思路,并指出了未来城市交通控制的发展趋势——智能化、集成化.
关键词 城市交通控制 人工智能 多智能体
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智能交通信号控制机的研究 被引量：5
11
作者 胡嗣云 任大任 《测控技术》 CSCD 2001年第2期27-29,共3页
基于现代城市交通控制的要求 ,本文详细阐述了智能型交通信号控制机的结构与功能 ,并对各组成部分的工作原理及软件流程 ,进行了比较详细的分析。
关键词 城市交通控制 智能交通信号控制机 微控制器 计算机控制
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单个交叉路口到车服从泊松分布条件下控制动态响应的仿真研究 被引量：6
12
作者 贺国光 崔岩 王桂珠 《系统工程》 CSCD 北大核心 2002年第5期65-71,共7页
从控制理论出发 ,依据仿真试验数据 ,研究当到车服从泊松分布时单个交叉路口信号控制的动态响应 ,给出试验结果和一些对提高交通流控制效果有参考价值的结论。
关键词 交叉路口 泊松分布 城市交通控制 动态响应 交通流 仿真
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基于模糊神经网络的信号交叉口交通量预测 被引量：6
13
作者 尹宏宾 徐建闽 黄仕进 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期11-15,共5页
预测精度高 ,实时性强的交叉口交通量预测算法可以极大地提高城市交通控制的效率 .文中提出了基于模糊神经网络技术的信号交叉口交通量预测方法 .该方法以模糊神经网络为核心 ,应用在线滚动学习模型实现交叉口交通量预测 ,并应用了交通... 预测精度高 ,实时性强的交叉口交通量预测算法可以极大地提高城市交通控制的效率 .文中提出了基于模糊神经网络技术的信号交叉口交通量预测方法 .该方法以模糊神经网络为核心 ,应用在线滚动学习模型实现交叉口交通量预测 ,并应用了交通量微观仿真系统对模型进行检验 .仿真结果表明该模型比传统方法精度高、收敛速度快 . 展开更多
关键词 交叉口 交通量预测 模糊神经网络 城市交通控制
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模拟退火粒子群算法在新交通控制模型中的应用 被引量：6
14
作者 任子晖 王坚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第10期2652-2654,共3页
城市交通系统是个随机性很强、复杂的巨型系统,为了获得良好的通行效率,提出了一种基于模拟退火温度的自适应粒子群优化算法,同时给出了一种城市区域交通协调控制信号配时模型,然后将提出的方法应用于此模型。仿真结果表明:这种算法不... 城市交通系统是个随机性很强、复杂的巨型系统,为了获得良好的通行效率,提出了一种基于模拟退火温度的自适应粒子群优化算法,同时给出了一种城市区域交通协调控制信号配时模型,然后将提出的方法应用于此模型。仿真结果表明:这种算法不仅能够克服基本粒子群算法陷入局部寻优的缺点,而且算法的收敛性和稳定性都很好,同时也表明该模型是可行的、有效的。 展开更多
关键词 粒子群优化 模拟退火温度 城市交通控制 信号配时
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人工智能在城市交通控制中的应用综述
15
作者 张春阳 席雅琪 《信息系统工程》 2024年第7期33-36,共4页
城市交通控制在城市交通管理中起着至关重要的作用,随着我国公路信息化进程的加快,城市公路交通的数据来源不断丰富,神经网络和强化学习等人工智能方法能够被运用于解决各种实际交通问题,城市交通控制的研究也因此迈向了新的发展阶段。... 城市交通控制在城市交通管理中起着至关重要的作用,随着我国公路信息化进程的加快,城市公路交通的数据来源不断丰富,神经网络和强化学习等人工智能方法能够被运用于解决各种实际交通问题,城市交通控制的研究也因此迈向了新的发展阶段。回顾了近年人工智能在城市交通控制中的研究成果,主要包括神经网络、强化学习和深度强化学习三方面在城市交通控制中的应用,展望了融合神经网络和强化学习的深度强化学习,将会在城市交通控制领域日益受到广大学者的关注。 展开更多
关键词 城市交通控制 人工智能 神经网络 强化学习 深度强化学习
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单路口交通流控制动态响应的仿真研究 被引量：5
16
作者 贺国光 崔岩 王桂珠 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2005年第3期323-329,共7页
要实现对交叉路口交通流的有效控制,必须研究路口交通流的动特性.由于单个路口是整个路网最基本的被控对象,而爱尔朗分布是一种包含了众多类分布的广义随机分布,随着其参数的变化能够提供一系列随机分布,从而较好地描述了交通流的不确定... 要实现对交叉路口交通流的有效控制,必须研究路口交通流的动特性.由于单个路口是整个路网最基本的被控对象,而爱尔朗分布是一种包含了众多类分布的广义随机分布,随着其参数的变化能够提供一系列随机分布,从而较好地描述了交通流的不确定性.因此,针对车辆到达服从爱尔朗分布条件下单个交叉路口信号控制的动态响应,以使研究具有普遍性.鉴于交通流的不确定性和复杂性,无法建立数学模型,只能采用仿真试验的方法.从仿真试验的结果分析出路口交通流控制动特性的特点,得出一些对提高交通流控制效果有参考价值的结论. 展开更多
关键词 城市交通控制 动态响应 交通流仿真 爱尔朗(分布)到达
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交通灯控制系统电路设计 被引量：5
17
作者 陈宗梅 《重庆职业技术学院学报》 2005年第2期124-125,共2页
分析了现代城市交通控制与管理问题的现状,结合城乡交通的实际情况阐述了交通灯控制系统的工作原理,给出了一种简单低成本城市交通灯控制系统的硬件电路设计方案。
关键词 控制系统 交通灯 电路设计 城市交通控制 管理问题 工作原理 设计方案 硬件电路
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一种基于模糊逻辑的城市单交叉口自适应信号控制 被引量：2
18
作者 姚爱国 邝先验 许伦辉 《南方冶金学院学报》 2003年第4期39-43,共5页
介绍一种实用的交叉口模糊控制方法,该方法不需建立复杂的数学模型.根据城市交通系统的实际情况,依据交叉口4个方向车流的来车信息,采用模糊控制方法,设计了模糊控制器,并对该控制器进行了仿真研究,结果表明该方法可以有效地改善交叉路... 介绍一种实用的交叉口模糊控制方法,该方法不需建立复杂的数学模型.根据城市交通系统的实际情况,依据交叉口4个方向车流的来车信息,采用模糊控制方法,设计了模糊控制器,并对该控制器进行了仿真研究,结果表明该方法可以有效地改善交叉路口的通行能力,为优化城市交通控制提供了一种参考方法. 展开更多
关键词 城市交通控制 模糊控制 交叉口 智能交通系统 仿真
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基于D-S证据理论的区域交通自适应协调控制 被引量：4
19
作者 李水友 刘智勇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期157-160,共4页
针对城市区域交通控制问题,提出了一种基于D＿S证据理论的实时协调控制方法.在交通调查基础上,依据交通量将区域交通状况分为若干类;采用交通分析软件对每一类的典型交通量数据进行仿真分析,从而获得最优配时方案;系统运行时检测交通量... 针对城市区域交通控制问题,提出了一种基于D＿S证据理论的实时协调控制方法.在交通调查基础上,依据交通量将区域交通状况分为若干类;采用交通分析软件对每一类的典型交通量数据进行仿真分析,从而获得最优配时方案;系统运行时检测交通量,并采用基于D＿S证据理论的模式匹配方法,判断当前交通状况属于哪一模式,于是系统将运行相应的配时方案;与此同时,根据检测的交通量数据,定期更新系统存储的交通模式及其对应的最优配时方案。仿真结果表明本文提出的新方法是可行而有效的. 展开更多
关键词 城市交通控制 自适应控制 D-S证据理论
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基于异步优势强化学习的交通信号控制策略
20
作者 邓兰 吴义虎 《交通科学与工程》 2023年第3期110-117,共8页
为解决交通信号控制中的信号灯配时调度不合理、路口拥堵等问题,提出一种基于行动者-评论家算法的城市智能交通控制算法。该算法是一种基于异步优势的算法,可对交通状态特征进行抽象表征,并以多线程并行实现对交通状态的精确感知。该算... 为解决交通信号控制中的信号灯配时调度不合理、路口拥堵等问题,提出一种基于行动者-评论家算法的城市智能交通控制算法。该算法是一种基于异步优势的算法,可对交通状态特征进行抽象表征,并以多线程并行实现对交通状态的精确感知。该算法还参考了强化学习算法,能在最短时间内不断迭代优化其内部参数,得到交通信号控制的最优方案。为验证该算法的有效性,采用交通仿真软件SUMO,对该算法和其他3种典型的交通信号控制算法进行模拟仿真,并对仿真结果进行比较和分析。研究结果表明:与这3类典型算法中效果最好的Qlearning算法相比,该算法的交叉口车辆平均延误时间减少了14.1%,平均队列长度缩短了13.1%,平均等待时间减少了13.5%。该交通信号控制算法能有效地改善城市道路拥堵,提高道路交叉口的通行效率。 展开更多
关键词 智能交通信号控制 城市交通控制 深度强化学习 异步强化学习
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