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摘要:
为信号控制的城市道路交叉口定义一个Agent结构模型,在分析相邻交叉口交通流关联关系的基础上,利用记忆因子δ、学习概率α、交叉口交通流变化概率β<,i>等参数阐述了交叉口Agent间的多遇协调流程.交叉口 Agent多遇协调采用部分获利协作策略,其交互策略更多地考虑在获利少于对方时候如何以更加协作的态度进行协调.利用记忆因子δ构建了交叉口Agent多遇历史学习协调算法.以交叉口Agent集合达到协调平衡模式需要的交互次数为性能指标,以数个交叉口相连接的主干道为例分析了δ、α、β<,i>等参数对此策略和算法的协调性能的影响,结果表明交叉口Agent集合达到协调平衡模式需要的交互次数随着α的减少、β<,i>的增加、δ的减少而增加,具有一定的动态环境适应能力和协调能力.
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文献信息
篇名 交叉口Agent间的多遇协调策略及其参数影响分析
来源期刊 公路交通科技 学科 交通运输
关键词 交通工程 Agent 交互 交通信号控制 学习 协调
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 智能运输系统与交通工程
研究方向 页码范围 100-104,111
页数 分类号 U491
字数 4976字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0268.2011.04.017
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 许伦辉 华南理工大学土木与交通学院 102 999 17.0 26.0
2 夏新海 华南理工大学土木与交通学院 34 131 7.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
交通工程
Agent
交互
交通信号控制
学习
协调
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
公路交通科技
月刊
1002-0268
11-2279/U
大16开
北京市西土城路8号
2-480
1984
chi
出版文献量(篇)
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