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摘要:
交通安全关系千家万户,如何减少交通事故是世界各国都高度关注的问题.Agent具有很多独特的性质,利用Agent可以模拟驾驶员在各种道路环境条件下的行为抉择,挖掘出危险性高的行为,最终为分析研究驾驶员的行为提供参考,这对降低交通事故的发生率无疑是有用的.鉴于此,本文提出一个基于MAS的开放式驾驶员行为决策模型(DBDM).DBDM以多个决策推理模型的混合推理结果作为驾驶员的策略,并通过对这些策略的不断学习来实现对驾驶员的行为决策过程的模拟.最后,本文还对DBDM进行了计算机仿真,验证了模型的有效性.本文的研究成果还可以为驾驶员处理突发情况提供行为决策支持.
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文献信息
篇名 基于MAS的驾驶行为决策模型的研究
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 多Agent系统 行为决策模型 机器学习
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目 研究与实现
研究方向 页码范围 154-158
页数 分类号 TP18
字数 5021字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2010.05.042
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张自力 西南大学计算机与信息科学学院 50 349 11.0 16.0
2 徐亮 西南大学计算机与信息科学学院 7 44 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
多Agent系统
行为决策模型
机器学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
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