基于RMM和贝叶斯学习的城市交通多智能体系统

• 作者: 张卫东 欧海涛 许晓鸣
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 多智能体 城市交通控制 递归建模方法 贝叶斯学习 ITS
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 页码范围: 291-295
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 4057字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2001.03.008

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许晓鸣	上海交通大学自动化系	132	2698	28.0	46.0
2	张卫东	上海交通大学自动化系	178	2812	30.0	45.0
3	欧海涛	上海交通大学自动化系	10	372	8.0	10.0