一种交通信号控制新设计.doc

课程论文（设计） 题 目 一种交通信号控制新设计 院 系 信息与控制学院 专 业 系统科学 学生姓名 陈华庆 学 号 20131221423 指导教师 张凯 二〇一三 年 十二 月 二十七 日 一种交通信号控制新设计 摘要：在智能交通系统（ ITS）中，动态交通信号控制最近也日益受到重视。本文提出了一种自适应的合作多代理模糊系统的分散交通信号控制。该模型有三个层次的控制，当前路口交通状况，周边路口选择建议和知识基础，它提供了当前路口的交通格局。所提出的架构包括知识基础，预测模块和交通观察员，它提供数据给真实流量数据准备模块，那么决策层需要决定要路口绿灯延长多久。同时每一个路口流量预测两种不同的方式：1、一个通过递归算法。2、基于两阶模糊聚类算法。通过对提出的解决方案与大型业务控制的连接结果测试，其结果与传统的固定序列的交通信号和给车辆驱动的交通信号控制策略比较，该策略在这一领域是最适用的策略。此外，模拟建议交通控制解决方案，以及以NETLOGO为基础的交通仿真已发展为全球模拟道路，交通流及交叉口的代理商。 关键词：模糊控制，智能交通系统（ITS），多Agent系统（MAS），递归算法，交通信号控制，2阶模糊聚类算法 1、引言 在智能交通系统领域（ITS），智能交通控制（ITC）的问题已经研究了很多年，许多集中式和分布式控制模式已考虑到交通灯控制的问题（Dimitrakopoulos, 2010; Ak-celik, 1994; Allsop, 1972; Anuran, et al., 2009; Wang, 2010; Yousef, et al., 2010; Gokulan Srinivasan, 2010; Zhao, 2000; Martinez, et al.,, 2010; Papadimitratos, et al.,, 2009; Tacconib, et al.,, 2010; Wang, 2010; Tubaishat, et al.,, 2009; Katwijk, 2008; Ossowski, 1998)。ITS也提供关键的解决方案，目前也有通过采用改善交通流量和运输效率的方式（Dimitrakopoulos，2010），以减少交通拥堵，交通事故和环境排放的潜力的智能控制系统。 很多年来，ITS一直被视为一个新的，高效的解决交通控制问题的方式，也有许多交通控制策略基于这个基础的。目前，大多数的方法都是基于在一天和一年内收集交通信息，以帮助代理商做出决定（Ossowski，1998;卡埃迪，2008）。另一种解决方案是基于模糊控制（Kosonen，2003;许，刘，2007）（。博世等，2003）（蔡等，2004），时间Petri网，SPSA（同时扰动随机逼近），蚁群算法（Bertelle，等，2003），基于知识的多智能体系统（Dresner，与石头，2005; Hirankitti，与Krohkaew，2007年）和移动代理（Kheyruri，等，2007）。 大部分的交通信号控制都有集中式或分布式控制模型，通过收集来自道路的数据到一个中央管理控制来决定下一时间该怎么做。 最近，研究人员已经意识到多代理系统由于其分布式特性，以及它们在分布式系统考虑人类交往的社会方面优点，是有很有吸引力，并且适用于交通信号控制领域的。（Daneshfar等，2009a的Daneshfar，等人，2009年b; Roozemond，和罗杰，2000;斯里尼瓦桑，与蔡，2006;蔡，和阳，2007;费雷拉等，2001）。还有更多的研究已经利用分布式人工智能来控制城市交通网络。因此，在模糊逻辑和模糊系统控制城市交通灯的应用方面也有应该更努力。（金，1997; Zhang等人，2007;郑和杨，2008）。Kim 已提出了一种基于车辆到达，队列，和交通流量为变量的新模糊逻辑控制器，作为自适应交通管理系统，来舒缓交通堵塞。 Zhang等人。 （2007）提出了一个两阶模糊控制算法控制交通管制一类的交通网络；郑和Yang（2008）建立了基于模糊聚类和遗传算法的自学习的交通信号控制模型。很显然，一个基于统一的模式和代理最有效的方式，并没有能够从一个更高的角度看整个问题，已确定确绿灯的延长时间。 在本文中，统一的模式是基于高层次的抽象模型。它通过参考最相关路口，预测交通量，其中，每个代理都有沟通和交流相关的流量