（计算机应用技术专业论文）基于agent的智能交通控制的研究.pdf

基于a g e n t 的智能交通控制的研究 摘要 交通问题己成为金髓界所共同关注哟主要问题，如何运用现代的科技手段来缓解日 髓严峻的交通压力，是目前研究的重点。基于目前交通问题及交通系统发展的现状，在 前人理论的基础上，将a g e n t 技术应用于交通控制系统，提出了基于a g e n t 的智能交通 控制的体系结构，探讨了各个交通元素a g e n t 的功能以及它们的协调合作关系，讨论了 模糊控制技术在交通决策q 埔0 应t h ，弗利用遗传算法优化控制规则最后进行系统仿， 仿真结果表明了方法的有效性，为基j a g e n t 的智能交通控锘q 系统的最终实现提供了理 论指导羽】方法依据。 本文共分六章。第一章为引言部分，介绍了选题的意义和研究现状。第二章简单介 绍了a g e n t 的基本理论。第三章介绍丁a g e n t 技术在交通控制中的应用。第四章介绍了 a g e n t 的决策机制，即交通控制策略。第五章利用v i s u a l c + + 编程实现了交通仿真。第 六章为工作总结，并提出了进一步以研究内容。 关键字：a g e n t ；交通控制；模糊逻辑；遗传算法：仿真 r e s e a r c ho i li n t e l l i g e n tt r a f f i cc o n t r o l b a s e do i la g e n tt e c h n o l o g y a b s t r a c t t r a f f i cp r o b l e mh a sb e c o m et h em a i np r o b l e mo fs o c i e t ya l lo v e rt h ew o r l d h o wt o d e c r e a s et h ei n f l u e n c eu s i n gm o d e r ns c i e n c ea n dt e c h n o l o g yi st h ee m p h a s i s & r e s e a r c hi nt h e f i e l d a c c o r d i n gt ot h ec u r r e n ts i t u a t i o no ft r a f f i c ，b ya p p l y i n ga g e n tt e c h n o l o g yt o t r a f f i c c o n t r o ls y s t e m ，p r e s e n t i n ga g e n t b a s e da r c h i t e c t u r eo fi n t e l l i g e n tt r a f f i cc o n t r o lb a s e do n p r e v i o u st h e o r y t h es t r u c t u r eo ft r a f f i ca g e n t si sd i s c u s s e da n dt h ec o o r d i n a t i o np r o b l e m s b e t w e e nt r a f f i ca g e n t sa r cd e s c r i b e d ，m e a n w h i l e ，f u z z yl o g i c i s a p p l i e d t ot r a f f i c d e c i s i o n m a k i n ga n dt h ec o n t r o lr u l e s a r eo p t i l n i z e db yg e n e t i ca l g o r i t h m ss i m u l a t i o nt e s t f i d l yi n d i c a t e st h ee f f e c t i v e n e s so ft h ea p p r o a c h ，w h i c hp r o v i d e sg u i d e i nt h e o r ya n dm e t h o d f o rr e a la p p l i c a t i o ns y s t e md e v e l o p m e n t i h i sp a p e ri n c l u d e ss i xc h a p t e r s t h ef i ls tc h a p t e rs t a t e st h es t u d yt a s ka n dt h ec u r r e n t s i t u a t i o n st h es e c o n do n eb r i e f l yi n t r o d u c e st h eb a s i ct h e o r yo fa g e n tt e c h n o l o g y t h et h i r d o n ea p p l i e sa g e n tt e c h n o l o g yt ot r a f f i c c o n t r o ls y s t e m c h a p t e rf o u ri n t r o d u c e sa g e n t d e c i s i o n m a k i n gm e c h a n i s m ，n a m e l yt r a f f i c c o n t r o ls t r a t e g yt h ef i f t ho n er e a l i z e st r a f f i c s i m u l a t i o nb yu s i n gv i s u a l c + + t h el a s t0 1 1 0i n c l u d e sw o r ks u m m a r ya n dt h ef u t u r es t u d y o b j e c t k e yw o r d s ：a g e n t ；t r a f f i cc o n t r o l ；f u z z yl o g i c ；g e n e t i ca l g o r i t h m ；s i m u l a t i o n 人庆l i 油学院颀j ：研究生学位论文 1 1 选题背景及意义 第一章引言 智能控制是一门新兴的边缘交叉学科，是一类无须或者尽可能少的人的干预就能够 独立驱动智能机器实现目标的自动控制。它足计算机控制发展的高级阶断，主要用来解 决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制，许多复杂的系统由于存在非线性、不确 定性和不完金性等因素，难以建立有效的数学模型和用常规控制理论进行定量计算与分 析，而必须采川定量数学解析法与丛j ：知识的定性力法帕结含的控制方式，智能控制止 是舀：这种条件下产生的。 智能控制作为门前沿学科，突破r 传统控制理沦t i 必须基j j 数学模型的框架，不 依赖或不完全依赖于被控对象的数学模型，只按照实际效果进行控制，根据外界环境的 变化，随时调整控制策略，使得控制过程朝着改善系统性能的方向发展。凶此，对于智 能控制的研究有重要的理论意义和应用价值。 智能控制是一门跨学科、需要多学科提供基础支持的技术科学，因此智能控制系统 必然是一个综含集成智能系统。智能控制的核心技术包括模糊控制、专家系统、神经网 络和进化计算等都具有独特的优势，但也存在着一些缺陷和不足。例如，模糊控制可 以描述复杂的或不确定的事物，但模糊控制没有学习能力，难以对规则进行修正；专家 系统具有知识的透明性。可方便地对规则进行修改，但当规则数过多时将耗费大量的机 时，影响控制的实行性；神经网络的知识表达是隐性的，难以为人们所了解，并且对外 界的适应能力是有限的。因此，必须将智能控制方法进行综合与集成，在若干种智能控 制技术之间建立一种信息交换和m 调的控锘0 机制，通过各种方法优势互补实现复杂过 程的有效控制。综合体现了方法的多样性，集成则体现了各种方法的统一性。 智能控制经过了几十年的发展，已经取得了一定的进展，但仍然处于初级阶断，还 缺乏完整的理论体系和合适的数学工具，仍有许多方面有待进一步研究，但智能控制是 传统控制理论的扩充和发展，事实上已经产生了一系列有效的方法，并有许多成功的例 子，应用日益普遍，已引起高度重视。随着计算机技术、人工智能技术、机器人技术、 海洋工程和航天技术的迅速发展，智能控制必将迎来它新的发展时期，为科学技术的发 展谱写新的篇章m 。 a g e nl 技术能够解决空间分布的信息资源和号家知识的有效利用问题，允许多个现 有的智能系统相互联系和合作，实现分布、并行、合作问题求解，能够适应和容许某些 不确定事件的发生增强系统容错和故障恢复能力；通过不同数量和不同能力的a g e n t 组成针对不同问题的多a g e n t 系统，能够增强系统的可扩展性和灵活性；通过a g e n t 的 模块化增强系统的可维护性，能够在模块或局部范围内处理异常事件而不致将其扩散到 德章 i 言 整个系统，从而降低系统对异常事件的敏感性。 a g e n t 技术在近几年得到迅速发腱，已经成为一个新的研究热点，为解决复杂、动 态、分布式的智能应用提供了一个新的手段。a g e n t 技术同样适用于控制领域，采朋a g e n t 技术进行控制，按照实际应用的要求，从功能上划分成若干a g e n t ，各a g e n t 相互通讯、 彼此协调同完成大的复杂系统的控制作业任务4 i 仅具有般的控制系统可靠性强、 实时性好的特点，而且具有很强的鲁棒性、自组织、自适合能力，具有广阔的应用前景， 如集成制造、故障诊断、机器人控制、航空航天等领域。 本文主要对智能交通控制进行研究。由于交通系统具有较强的非线性、模糊性和不 确定性，是一个典型的分布式系统，用传统的理论与方法很难对其实现有效的控制。把 先进的智能控制技术、信怠融合技术、智能信息处理技术与交通工程结合起来，是一个 崭新的影f 究方向它能够推动和促进学科之间的棚互交叉，理沦成果与实际应用的丰日互 结合，具有重要的学术和应用价值。我国f j 前己经把智能交通问题的研究放在“自然科 学基金”的重点研究项目。 1 2 研究现状 关于a g e n t 的研究是一个广泛参与而j 1 生机勃勃的领域，当前对a g e n t 的研究主要 涉及以下几个方面： a g e n t 理论的研究。主要涉及a g e n t 的概念、性质及农示，研究a g e n t 的模型和形 式化方法。 多a g e n t 系统黼s ( m u l t i a g e n ts y s t e m ) 的研究。在a g e n t 理论的基础上重点研 究a g e n t 的协作性，即a g e n t 的互操作性、协商及协作等问题。 面向a g e n t 的程序设计a o p 的研究。以a g e n t 所定义的方式进行编程，其核心是以 一种理智性和意向概念对a g e n t 进行编程。 a g e n t 技术真正有前途的领域是m a s 。m a s 的优势就是通过a g e n t 之间的合作与分工， 完成单个a g e n t 所不能完成的任务或以更小的代价更高的效率完成任务。m a s 体现在每 个a g e n t 的自组织能力和各个a g e n t 之间的协同能力两个方面，各个a g e n t 之间相互协 同与服务，彼此之间的目标与行为矛盾和p 突通过竞争或磋商等手段协调解决，共同完 成一个任务。m a s 的协作求解问题的能力大大弥补了个体的不足。使整个系统的能力超 过任何的个体。m a s 借鉴了计算机科学、社会学、经济学、生态学等多个学科的思想与 技术成果，是对传统人工智能研究方法与目标的反思。 a g e n t 技术现在已融入主流计算机的各个领域，被誉为是“软件开发的又一重大突 破“、”软件界的革命“f 2 l 。a g e n t 技术最重要的贡献就是它提供了一种概念清晰、条理 清楚的分布式系统建设思想，具有以下几个方面的特点：系统实体具有感知环境变化的 能力；系统实体可以对外界的变化进行主动反应；通过系统实体的协作提高系统的并行 大庆彳_ 油学院硕士研究生学位论文 能力；可以对用户提供个性化的服务等。 目前，已经有几个国际会议专门面向a g e n t 理论，例如，国际多智能体会议i c m a s ( i n t e r n a t i o n a lc o n f e r e n c e0 hm u l t 卜a g e n ts y s t e m ) 、距太地区多智能体国际会议 p r i m a ( p a c i f i er i mi n t e r n a t i o n a lw o r k s h o pm u l t i - a g e n ts y s t e m ) 、中东欧多锣能 体同际会议m e e m a s ( m i d d lea n t ie a s t e r ne u r o p ei n t e r n a t i o n a tc o n f e r e n c e m u l t i - a g e n ts y s t e m ) ，井且许多著名的人工智能会议也把a g e n t 列为单独的主题。各 种旨在促进a g e n t 应用、制定相关标准的组织的成立，如f i p a ( f o u n d a t i o nf o l i n t e l l i g e n tp h y s i c a la g e n t s ) 等，各种学术期f 的创办，如j o u r n a lo fa u t o n o m o u s a n dm u l t i a g e n ts y s t e m 等和各种嘲站的建立，如w w w a g e n t l i n k o r g 等，都说明a g e n t 正在成为一个热点研究领域n ，。 在交通控制领域中，国外学者已经作_ ：r 大量的铆究。b u r m e i s t e r 提出了a g e n t 在交 通运输中应用的思路“1 ，r o o z e m e n d 分析了a g e n t 、神经网络和分布式人工智能在城市交 通控制中应用的前景和价值“1 ，g i o v a n n i 等提 “一个分布式路径指导多a g e n t 系统，该 系统利用多a g e n t 的协调技术，将交通图知识库中的信息与路径边界搜索算法相结合， 建立个局部世界描述机制，通过无线电获取信息，激活系统重新规划路径，并提生一 个获得最短路径的规划算法，从而产生汽车行驶的最佳轨迹，系统向驾驶员提供行驶建 议，避免了汽车在行驶中发生冲突。在固l 勾也有许多学者对a g e n t 技术在交通领域的应 用做了研究。吴越提出了一种基于智能体的交通管理系统，并给出了系统结构疆1 ，马寿 峰等人提出了智能体的增强学习方法，重点研究了基于对策论和社会规则的多a g e n t 协 调方法并将其应用于路口信号控制q ，”1 。但是，总的来看，目前的研究基本上都处于起 步阶段，许多重要的问题还有待进一步研究。 第二二章a g e n t 的基奉理论 第二章a g e n t 的基本理论 a g e n t 理论是发展很快的前沿科学。a g e n t 是一个运行予动态环境中具有较高自治 能力的实体，它可以是一个系统、机器或足一个计算机软件程序等，其目标是接受另一 个实体的委托，井为之提供帮助或服务，能够在目标任务的驱动下主动采取包括学习、 通信、社交等各种手段感知、适应其外在环境的动态变化，并作出相应的反应，同时， a g e n t 与其所服务的主体还具有较为松散和相对独立的分布式关系，它具有智能并可以 通过协作解决某些传统方法所无能为力的复杂问题。 日前，a g e n t 已经成为许多领域中通用的概念，它代表着一种新的研究方法的诞生， 并推动着人工智能走山低谷。 a g e n l 理论在方法上的刨新在于：出于a g e nl 所具备的驻留性与自制性，它可以存 在于一定的环境中，如物理世界、i n t e r n e t 等，具有定的生命力，并能摆脱传统方法 的制约，在没有人类指令及其它a g e n t 的二l 二预下自主、持续地运作。它模拟了人类的信 念、期望、意图等心智状态和规划、学习等心智活动品质，具有传统人工智能无法具备 的人类智能中至关重要的能动性。它不再像以往那样。总是被动地接受已经预设好的算 法与指令的驱使，而是能够面向陌生的状态与不确定性，积极主动地进行认知与行动。 a g e n t 理论将传统理论中的符号主义与行为主义等方法结合起来，能够发挥出仅靠单一 方法所不能产生的综合集成能力。 a g e n t 方法从整体出发，在以问题层次化、模块化分割解析的基础上，对于问题进 行从局部到整体、从同层次到跨层次并行不断地分解、重构与实例化，形成一种既有分 析又有综合的多元整合求解机制。尤其值得一提的足，每个a g e n t 具有各自不同的知识 背景、心智品质、能力及个性，而且它们不是一成不变的，它可以随着情况的变化而不 断地进行能动的自我更新。因而a g e n t 方法更接近于客观世界的真实情况及人类解决问 题的实际方法，是人工智能研究中认识沦与方法论上的进步。 a g e n t 理念研究十分重视跨学科之间的横向联系与交叉综合并具有相当大的难度与 挑战性。它所涉及的知识面极为广泛，包括计算机科学、人工智能乃至哲学、经济学、 社会学、系统论等众多的学科领域。尤为重要的是a g e n t 理论在人工智能的发展史上 首次直接而深入地涉及人类智能活动的社会性。它使物化的人工智能具有了丰富深刻的 社会内涵。能表现出人类智能中来源于社会行为的复杂性和多样性，并突破了传统，工 智能研究单纯注重于个体智能而刻意回避由社会互动而产生集体智慧的历史局限性。同 时它从概念到方法上都有着一系列的创新，最终促使对人工智能的研究有一个更为深刻 的洞察与把握。 a g e n t 技术最重要的贡献就足它提供了一种新的分布计算和问题求解的思路。一方 面，提高了系统内实体的能力，使之比以前具有更强的能力；另一方面，a g e n t 技术为 大庆石油学院硕士研究生学位论文 解决分布式问题提供了有效的途径，为系统中实体的协作提供了有效的概念模型。t 2 i a g e n t 的起源 a g e n t 的历史可以追溯到人工智能早期的研究。a g e n t 思想的诞生归功于j o h n m c c a r t h y 在2 0 世纪5 0 年代末提出的“t h ea d v i c o r a k e r ”系统。设想为具有目标性， 系统内实体间用人类的术语进行交流，从用户利益来考虑从事各种任务“。1 9 7 7 年出现 了a g e n t 雏形，c a r lij e w i t t 提出了并发演员模型( c o n c u r r e n ta c t o rm o d e l ) ，在模型 中，l t e w nl 给f l 个具有自组织、交互性和， ：行执行的术语一- - a c t o r ，每个a c t o r 都 有它的内部状态，并能够对来自其它a c t o r 的信息作出反应。m a r v i nm i n s k y 在s o c i e t y o fm i n d ) 中首次提出a g e n t ，认为社会中的某些个体经过协商可求得问题的解，这些个 体就是a g e n t 。他认为a g e n t 是具有技能的个体，应具有社会交互性和智能性。 1 。种人：1 ：智能的定义足：人1 二智能是汁算机利学的个分支它的目标是构造能表 现一定的智能行为的a g e n t 。它既是人：r 智能最蕾u 的闷标，也是人工智能最终的目标。 在人工智能研究中，a g e n t 概念的回归并不仅是因为人们意识到应该把人工智能各 领域的研究成果集成为一个具有智能行为概念的人，更重要的原因是人们意识到了人类 智能的本质足一种社会性的智能。在研究人类智能行为中发现：人类绝大部分的活动都 涉及多个人构成的社会团体，大型复杂问题的求解需要多个专业人员或组织协作完成。 人最重要的智能是在由众多个体构成的社会中进行各种活动时体现出来的，协作、竞争 等是人类智能行为的重要表现形式。要对社会性的智能进行研究，构成社会的基本构件 人的对应物一- - a g e n t 理论理所当然地成为人工智能研究的基本对象，而社会的对应 物一一姒s 也成为人工智能研究的基本对象。 a g e n t 技术在计算机领域的研究和应用源于2 0 世纪7 0 年代美国麻省理工学院的一 系列关于分布式人工智能的研究。研究人员发现，通过协作将一些简单的信息系统组成 个火的系统可以显著提高系统处理复杂问题的能力，并且通过定义合理的协作机制可 以提高整体系统的智能水平。由此产生了具有一定智能，能被动地响应信息处理的需求， 除了完成事先指定的任务外，还能够主动地预测、适应乃至积极寻找途径以支持用户完 成任务的a g e n t 的概念和方法。 2 2 a g e n t 的概念 a g e n t 是一个快速发展的领域，它是分布式人工智能和现代计算机、网络、通信技 术发展的必然结果。a g e n t 目前尚没有统一的定义，不同的研究领域对a g e n t 的理解不 同，亦对a g e n t 给出了不同角度的解释和定义。总结国内外对a g e n t 的各利，研究工作， 不同的研究人员在自己的系统中赋予a g e n t 不同的结构、内容和能力，以方便自己特定 方向的深入研究。 榘二章a g 。n i 的基本理论 计算机科学工作者更多地从广义角度出发认为a g e n t 表示基于硬件或者基于软件 的计算机系统，并从软件设计范式的演化提出了从面向对象的软件工程到基于a g e n t 的 软件工程对于复杂软件系统的分解与抽象，强调主动、灵活的分布计算能力交互、 协作机制，计算模型与软件体系结构、设计模式等。人工智能研究者更倾向于从狭义角 度出发，认为除上述属性外，还应对a g e n t 赋予更特定的含义，并采用通常用于描述入 的概念，试图模拟人的思维方式与智能的表现，认为a g e n t 是一个符号推理系统，包含 关于环境与期望的行为的符号表示。 不管术语存在怎样的混乱，不可否认的是：a g e n t 的理论与技术，为开放式系统的 分析、设计和实现提供了一个崭新的途径，已经得到学术界和企业界的广泛关注。 一般而言，可以认为a g e n t 是个在特定环境下能感知环境，并能灵活、自主地运 行以实现一系列设计目标的、自主的计算实体或性序。a g e n t 作为自主的实体在一定的 目标驱动下并具有某种对其自身行为和内部状态的自我控制能力，能够不受人或其它 a g e n t 的直接干预，p 尽可能准确地理解用户的真实意图，包括帮助用户方便、准确地 描述和表达任务意图，采取各种由目标驱动的、积极主动的行为。如社交、学习、推理、 台作等，感知、适应并运干亍于复杂的和不断变化的动态环境，有效地利用环境中各种可 以利用的数据、知识、信息和计算资源，为用户提供迅捷、准确和满意的服务。 w o o l d r i d g e 和j e n n i n g s 在总结前人的一些研究工作后认为，可以从狭义和广义两 个方面去理解a g e n t 。弱定义：a g e n t 一般用以说明一个具有自主能力、主动能力、反 应能力和社交能力的软硬件系统；强定义：a g e n t 不仅具有以上的特性还应具有通常 人的特性，如信念、愿望、意图等心智状态。， 2 3 a g e n t 的结构 a g e n t 的基本功能就是与外界环境交互，得到信息，对信息按照某种技术处理，然 后作用环境。a g e n t 可以看成一个黑箱，通过传感器感知环境，通过效应器作用环境。 a g e n t 的结构研究a g e n t 的组成模块及其相互关系。a g e n t 感知环境并作用予环境 的机制。通常分为： 慎思型a g e n t ( d e li b e r a t i v ea g e n t ) 包含世界和环境的显示表示和符号模型，使 用符号操作进行决策。 反应型a g e n t ( r e a c t i v ea g e n t ) 。采用应激响应的行为方式对其所处环境的当前状 态进行略应。 混合型a g e n t ( h y b r i da g e n t ) 。将上述两类结构有机结合而形成的结构。 2 3 1 慎思型结构 慎思型a g e n t 的基础是g r a t m a n 的哲学观，即认为只有保持信念、愿望和意图之间 6 大庆石油学院硕士研究生学位论文 的理性平衡才能有效解决问题。 慎思型a g e n t 中包含了环境的显示表示的符号模型，并且其决策是通过逻辑推理、 基于模式匹配和符号操作得“ 的。这种体系结构的a g e n t ，其认知构件i 扛世界模型和规 划器两部分组成。慎思型a g e n t 通过传感器接受外界环境的信息，并根据内部状态进行 信息融合，产生修改当前状态的描述，然后在知识库的支持下制定规划，形成一系列动 作，通过效应器对环境发生作用。 一 传感器 环 臣巫 叶j 丑 境 匝 立 敲应器 图2 1 慎思型a g e l l t 的结构 慎思型a g e n t 的问题是：如何在定时间内将现实世界翻译成一个准确、合适的符 号描述，又如何让a g e n t 在一定时间内根据这些信息进行推理和决策。第一个问题包括 计算机视觉、自然语言理解等多个领域的研究，第二个问题包括知识表示、推理、规划 等多个领域的研究。由于符号演算算法的复杂性慎思型a g e n t 适应动态环境有一定的 局限性。 2 3 2 反应型结构 反应型a g e n t 起源于人工智能的行为学派。行为学派代表b r o o k s 提m 了无需表示的 智能和无需推理的智能。他认为对人进行符号层次的抽象建模过于复杂，应该面向现场， 致力予智能的初级实现，特别是由行动米产生智能，从而对传统的人工智能提出挑战。 反应型a g e n t 就是采用这种观点设计的，即a g e n t 不依赖任何符号表示，直接根据感知 输入产生行动。其基本假设是：a g e n t 行为的复杂性是环境复杂性的体现，而不是复杂 i 高蓦i 传感器 环 卤 效应器 境 图2 - 2 反应型a g e n t 的结构 7 第二苹a g e n t 的基本理论 的内部设计的反应。 反应型a g e n t 不需要知识，不需要表示，也不需要推理，a g e n t 具有一些行为模式， 以感知一动作机制演化，a g e n t 的行为只能在现实世界与周围环境的交互作用中整体表现 出来。a g e n t 内部预置相关的知识，在外界刺激符合一定的条件后，不进行逻辑推理， 直接调用预置的知识，产生相应的输1 1 3 ，因此，反应型a g e n t 的响应速度较快。 2 3 3 混合型结构 慎思型a g e n t 具有较高的智能，但无法刘环境的变化作出快速响应，而且执行效率 相对较低；反应型a g e n t 能及时而快速地响应外来信息和环境的变化，但其智能程度较 低，也缺乏足够的灵活性。 纯粹的慎思型a g e n t 或反应型a g e nl 结构对于大多数的实际问题都不是十分合适， 而比较好的方法是综合两者的优点，将两种结构结合起来，构成混合型a g e n t 结构。最 直接的方法是在一个a g e n t 中包含两个予系统：一个是慎思式系统，含有符号表示的世 界模型，用传统人工智能的方法生成规划、作出决策；一个是反应式子系统，能够对环 境中发生的事件作出迅速的反应，而无需进行复杂的推理。反应子系统的优先级比慎思 子系统的高，以便它对环境中出现的重要事件作i l j 快速的反应。 混合型a g e n t 由于集中了慎思型a g e n t 和反应型a g e n t 的优点以及问题本身的多元 性而成为当前的研究热点。 2 4 a g e n t 的通信 a g e n t 通信的目的是为了它们自身或者它们所存在的社会达到更好的目标。一个 a g e n t 对环境变化进行预测时要考虑到其它a g e n t 的活动一般是不受自身控制的，因 此，为了更好地预测环境变迁和增强自身的行动能力、实现自身愿望，a g e n t 间必须进 行通信。通信可以使a g e n t 能协调它们的行动和行为，使得系统更加和谐一致，通信能 力是a g e n t 社会性的体现。 2 4 1a g o n t 的通信方式 a g e n t 的通信方式主要有四种：黑板方式、联邦方式、广播方式、点对点方式。 黑板方式 黑板是一个共享存储区，各个a g e n t 通过宜接对黑板内容进行读和写来获取信息。 其优点是集中控制、共享数据结构、效率高；其缺点是集中控制由调度程序完成，调度 程序的复杂性往往成为整个系统的瓶颈，共享数据结构难以灵活的使用异构数据源，可 靠性差。 联邦方式 大庆石油学院硕士研究生学位论文 当系统规模很大，a g e n t 的数量很多时，可以考虑联邦方式，引入基于媒介子 ( m e d i a t o r ) 的协调机制，媒介子将一组a g e n t 聚集成为a g e n t 集合，集合内部的a g e n t 只与媒介子进行通信，媒介子负责集合内部的a g e n t 的行为协调，同时代表整个a g e n t 集合与系统中的其它媒介子或a g e n t 进行通信和行为协调，这就简化了通信与控制的复 杂性。 广播方式 每个a g e n t 发出的每条消息会被所有a g e n t 接收，消息有两种类型：公共消息和定 向消息。公共消息是发送给所有a g e n t 的；定向消息是发给某个a g e n t 的，其它a g e n t 也能收到，只不过是在消息内容中加上该a g e n t 的标志，a g e n t 若发现标志，则予以处 理，否则不予理会。这种方式经常用于系统比较简单，消息种类和数量比较少的情况。 点对点方式 一般采用t c p i p 协议，在通信双方a g e n t 问建立直接的物理连接链路。t c p i p 协 议能够保证信息的安全到达，因为它实现了端到端的确认。物理连接意味着一个a g e n t 必须知道系统中其它a g e n t 的地址，a g e n t 的地址可以作为从别的a g e n t 接收到的广播 信息的一部分，也可以从一个负责系统中a g e n t 注册的中心对象那里获得。 2 4 2 a g e n t 的通信语言 a g e n t 通信语言的理论基础是言语行为理论。言语行为理论把通信作为动作看待 强调语言也具有某种行为能力，可以用以达到某个目标或满足某种意图。目前常用的 a g e n t 通信语言有a r p a 的k q m l ( k n o w l e d g eq u e r ya n dm a n i p u l a t i o nl a n g u a g e ) 和f i p a 的a c l ( a g e n tc o m m u n i c a t i o nl a n g u a g e ) 。 k o m l k o m l 是一种用于交换信息和知识的语言和协议，它提供了一套标准的通信原语，使 得使用这种语言的a g e n t 之间都可以进行交流和共享知识。k q m l 既是一种a g e n t 之间的 消息的表示格式，也是一种消息处理协议，它可作为应用程序与智能系统之间或智能系 统相互之间进行交流的一种语言，以知识共享为基础，支持协同问题处理。 k o m l 是一种层次结构型语言，可以将k q m l 语言分为三层：内容层、消息层、通讯 层。内容层说明消息的实际内容，k q m l 对其进行简单的打包和传递丽不需要处理和解释， 因此内容层的语言无关性为异构a g e n t 间互操作性提供了支持基础；消息层是k q l v l l 的 核心，它的主要作用是识别传输消息所采用的网络协议，给出发送者对内容的意图或执 行发送者在内容中附加的行为，另外，消息层还包括一些用以描述内容层信息的可选部 分，以便使k 鲫l 对要传送的内容进行分析、选择路由和发送；通信层描述了与通信双 方有关的一组属性参数，如发送者和接收者身份，与通信有关的唯一标识符等。 a c l 9 第- - 章a g e n t 的基本理论 f i p a ( f o u n d a t i o no fi n t e l l i g e n tp h y s i c a la g e n t s ) 是一个国际性非盈利组织， 它致力于制定支持a g e n t 之间和a g e n t 应用系统之间互操作的标准。 f i p a a c l 定义了一整套消息类型，每种消息类型都表示某种特定的意义，它独立于 低层传输机制，对内容语言的选择也没有限制。 f i p aa c l 的使用主要体现在f i p aa c l 消息中。f t p a 定义单独的消息类型，特别是 消息的格式和消息的类型。一条f i p aa c l 消息的组成包括五个要素：动作表达式、通 信的参与者、消息内容、内容描述和会话控制。 2 5 a g e n t 的应用 a g e n t 是人工智能的一次飞跃。它的优越性主要体现在： 问题领域有着广泛性、繁杂性和不可预测性的特点，采用a g e n t 技术可以将一个大 而复杂的问题分解成许多较小、较简单的问题，使问题得以简化，因为a g e n t 能够 以灵活的方式与外界进行交互作用，如主动性、反应性、交互性等。 当问题领域涉及大量不同的问题求解实体，而这些实体在物理上或是逻辑上是分布 的，并且需要相互协作以解决公共问题时，a g e n t 技术是一种有效的选择。 a g e n t 的表示方式简单明了，软件的功能可以从其名字的喻义上推敲出来，a g e n t 可以被人格化用以反映用户的偏好，并代表用户与其它的a g e n t 交互。 面向a g e n t 的软件开发方法是为了更确切地描述复杂的并发系统的行为面采用的一 种抽象描述形式，与面向对象一样。是观察客观世界及解决问题的一种方法，但 a g e n t 具有较强的自我控制的特点，比对象具有更好的模块性和封装性。 a g e n t 技术在表达实际系统时，通过各个a g e n t 间的通信、协作、协商及协调来表 达系统的结构、功能及行为特征，在设计系统时，没有必要一定要从全局出发，通盘考 虑设计系统，可以将系统的功能分到不同的a g e n t 中，然后再仔细考虑每个a g e n t 的设 计与实现，这样可以避免因为系统设计时的疏忽而引起的系统崩溃，而且使系统功能扩 展也变得十分简单。由于在同一个系统中，各个a g e n t 可以异构，因此，a g e n t 技术对 于复杂系统具有无可比拟的表达力，它为各种实际系统提供了种统一的模型，从而为 各种实际系统的研究提供了统一的框架，具有潜在的巨大市场。 a g e n t 的应用领域十分广泛。在工业领域，目前人们已经基于a g e n t 概念开发出许 多软件系统用于工业生产的管理、协调和控制，将a g e n t 技术应用于工业领域的过程控 制是极为自然的，因为过程控制本身就是一个自主的反应式系统。在国外，a g e n t 技术 已被用于诸如原子能工厂、航天飞机控制等过程控制领域，此外，研究人员开发了一个 利用a g e n t 技术实现的空中交通管制系统用于对机场的通路交通进行管理，运输管理系 统由于其自身的地理分布性特点，因而更适合用基于a g e n t 系统的方法来解决。在商业 领域，人们将a g e n t 方法和技术用于信息管理，如i n t e r n e t 上的信息检索器、信息过 1 0 大庆石油学院硕士研究生学位论文 滤器等，当前商业业务完全是由人与人之间的交互完成的，由人自身来决定什么时候去 买、买什么样的产品以及他们的出价等。实际上这样一种商业活动我们完全可以由计算 机自动或半自动地帮助我们去完成，也就是说，我们完全可以由a g e n t 来帮助我们作出 商业决策，尽管大范围的电子商务在目前还不可能，但越来越多的交易正由a g e n t 来弃 成，此外，a g e n t 概念和技术还可用于商业过程管理。在游戏、虚拟现实等应用领域大 量存在着自主的计算实体，它们可以用a g e n t 极为自然地来加以表示和实现。 目前真正智能的a g e n t 并不存在，很多正在研究中的a g e n t 都只是处于探索阶段， 但是随着计算机科学的进一步发展，将会有更多的商品嵌入基于a g e n t 的系统。 第三章a g e n t 技术在智能交通控制中的应用 第三章a g e n t 技术在智能交通控制中的应用 交通问题是当今世界人们普遍关注的重要问题，交通问题所带来的严重危害日益影 响到人们日常生活与社会经济的发展。计算机技术是当今世界最重要的技术成果，是人 类社会发展的重要推动力曩，如何更好地是运用计算机技术解决各个领域的实际问题是 人们目前研究的重点。 本章基于目前交通问题及交通系统发展的现状，将a g e n t 技术应用于交通控制领域， 进行基于a g e n t 技术的智能交通控制问题的探讨与研究。在前人理论的基础上，提出了 基于a g e n t 的智能交通控制系统的体系结构，探讨了各个交通元素a g e n t 的功能以及它 们的协调合作关系。 3 1 概述 随着社会的迅速发展，现代城市的规模不断扩大，交通需求量不断增加，所面临的 问题日益严重，一个中等城市一般至少拥有数万辆车、近百个路口和百余个路段。它们 分布在广阔的地域上，绝大多数时间里都有车辆行驶在道路上，任何时候都可能出现交 通问题，道路交通堵塞、拥挤、事故频发等现象显得越来越突出。城市交通中存在的随 机性很大，除公交车辆有固定的行驶路线外，出租车和个人出行者都可自由选择起止点 之间的行驶路线“”。尽管交通控制系统已经取得长足的发展，但相对于城市的迅速扩展、 车辆的急剧增多，交通控制系统仍显滞后，这个矛盾在我国尤其突出，交通已成为城市 发展的一个瓶颈问题，而且交通发展状况还是衡量一个国家现代化程度的重要标志。如 何更好地减少交通拥挤，提高交通效率，降低环境污染，是目前着重研究的问题。 几十年来，尽管世界各国采取了各种各样的对策，但城市交通问题一直没有很好地 解决，在长期的实践中，人们逐渐认识到，仅仅依靠单纯的修建道路，无法满足日益增 长的交通压力，特别是在交通问题严重的市区，由于建筑格局已比较固定，进行大的道 路建设往往是不可能的，在这种情况下，利用现代化的计算机、通信、控制等手段解决 交通问题成为必然的选择。 交通控制从其诞生到现在，经历了几个发展阶段。1 8 6 8 年，在英国伦敦的街口出现 了最早的交通信号灯，只有红绿两种颜色；1 9 1 8 年，在纽约街头出现了手动操作的三笆 信号灯；1 9 2 6 年，在英国的伍尔弗汉普顿安设了第一座自动交通信号机；n - 十世纪六 十年代，世界各国开始逐渐研究控制范围较大的联合控制系统，并产生了一大批各式各 样的控制系统。交通控制系统从无到有，从简单到复杂。对调节交通的运行。缓解交通 的堵塞，提高交通的安全运行起到了极其重要的作用。 传统的控制方法对于缓解路口交通拥塞问题，保持交通流尽量畅通起到了一定的作 用，但是由于交通问题的复杂性、时变性、随机性等特征以及控制方法的局限性，其拄 大庆石油学院硕士研究生学位论文 制效果和人们的期望相比还有一定的差距因此，一些先进的控制理论和方法，特别是 a g e n t 技术开始应用于交通控制领域。a g e n t 技术符合交通系统的实际特征，交通系统 中各组成元素如路口、路段、交通灯、车辆等都可以看成是独立自主运行的a g e n t ，每 个a g e n t 都有自己的意图和行为，并且相互作用和协调，从而实现对交通系统准确、真 实地模拟。美国和荷兰等国目前正在研究基于a g e n t 的智能交通控制系统，主要原理是 在城市交通网络中的一系列重要节点部署a g e n t 。用于对所属的网络区域实现信号灯控 制，它不但具有交通管理专家的经验知识，还具有不断学习的能力，具有本区域的交通 流信息，这些a g e n t 通过通信层( 规范、内容、协议) 进行信息( 路由信息、交通流信 息、控制信息) 交流，解决单个智能a g e n t 的信息不完整性，并通过协调层进行目标协 同，解决交通网络中的资源、目标和结果冲突，最终实现控制的优化。 3 2 基于a g e n t 的智能交通控制系统的体系结构 智能交通控制系统的主要目标是：根据实时交通状况信息，控制红绿灯信号和其它 可变标志信号，实现交通流的优化及网络控制。要实现以上目标，首要任务是将交通控 制系统的各功能模块转化成有独立功能的a g e n t ，并根据各个a g e n t 所完成的功能不同， 分别建立各个a g e n t 的功能结构，然后让这些a g e n t 之间进行交互和协调，共同完成系 统任务。根据目前交通控制系统的发展趋势以及我们所研究的a g e n t 技术，给出了基于 a g e n t 的智能交通控制系统体系结构“，如图3 一l 所示，该系统可以看成一个分布式 决策控制系统，采用了分解和协调的设计原则，通过水平和垂直功能分解，将整个系统 分解为若干个易处理的子系统，同时把控制作用分解到不同的层次上，并辅以局部的协 调来实现复杂的控制任务和目标，很好地解决了大型复杂系统的可靠性问题。从结构上 看这是一个三层体系结构：组织层、协调层、控制层，每一个层次都代表不同的 组织屡 智能交通控制系统 决策a g e n t l 蝴层申申申 图3 1 基于a g c n t 的智能交通控制系统体系结构 第三章a g e n t 技术在智能交通控制中的应用 a g e n t ，各a g e n t 具有各自的功能，且各层a g e n t 遵循精度伴随智能递增而递减，一个 组织层a g e n t 管理若干协调层a g e n t ，一个协调层a g e n t 管理若干控制层a g e n t 。在控 制层，a g e n