CN119416627A 大规模城市网络多智能体交通仿真预测方法、系统及设备 （河北交通投资集团有限公司）_第1页
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司大规模城市网络多智能体交通仿真预测方本发明公开了大规模城市网络多智能体交交通流宏观参数为车辆智能体选择路径提供数23t和ct分贝是步长t的隐藏状态和单元状态；构建模型的Attention机制，提取时间步长特征Attention(H)=z⃞-1qrhr,其中H式中wUE和wSO分别表示用户均衡与系统优化目标的权重，xa表示路段a的交通流量，ta4n(42)采用MOBIL换道模型，变道后当前车辆加速度的收益加上目标车道后车加速度收θi代表出行者的出发地与目的地，出行者的类型空间Θ包含所有出行者的可能类型的组5i其中，α和β是权重参数，用于平衡旅行时间和拥挤程度在收益函数中的相对重要性；travel(si)是路径si上所有路段旅行时间的总和，congesion(si,s-i)是路9.多智能体交通仿真预测系统，用于实现权处理与分析模块，用于接收多源交通需求数据，并以此为输入，分配模块，用于根据交通需求数据，构建多目标用户均衡交通监测与反馈模块，用于根据交通状况，路段智能体67[0004]交通仿真技术在现代交通管控中发挥着重要作用。通过建立城市道路的虚拟模[0005]本发明的目的在于提供大规模城市网络多智能体交通仿真预测方法、系统及设8[0024]构建模型的Attention机制，提取时间步长特征Attention(H)=u⃞-1arhr,9[0027](31)将弹性需求模型融入交通流分配模型中反映了出行者对出行成本变化的反[0042]三0,wr,s,k的出行类型的信念下的最佳策略组合，形式上，策略组合是贝叶斯纳什均[0061]即考虑到其他出行者也在使用期最优策略，出行者i的最优策略是最大化其期望建立各智能体的连接关系以及交互逻辑，同时生成大规模城市网络仿真区域的属性,具体些智能体的自主行为和相互之间的交互,选择通过MATsim多智能体仿真平台实现城市路网[0089]构建模型的Attention机制，提取时间步长特征Attention(H)=!-1ahr,[0092]S31.将弹性需求模型融入交通流分配模型中反映了出行者对出行成本变化的反[0107]三0,wr,s,k[0114]S42.采用MOBIL换道模型，变道后当的出行类型的信念下的最佳策略组合，形式上，策略组合是贝叶斯纳什均[0130]即考虑到其他出行者也在使用期最优策略，出行者i的最优策略是最大化其期望以按照所述的大规模城市网络多智能体交通仿真预测方述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中

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