文档介绍：山东大学
硕士学位论文
智能控制理论在交通控制系统中的应用
姓名:林姝
申请学位级别:硕士
专业:控制理论与控制工程
指导教师:贾磊
20060420
摘要目前,建立完善的智能交通系统是解决交通基础设施建设增长缓慢与机动车模型和传统控制方法的智能交通控制机理已相对成熟,并在非拥挤交通路况条件通路网规模及交通流量的急剧增长,传统交通控制系统的性能极限受到了极大的挑战,新的技术和方法的引入显得十分必要和非常迫切。智能控制理论是自动控制论与人工智能理论交叉的产物。对于具有不确定性,难以建立精确的数学模型的复杂控制对象,智能控制是行之有效的,因此决模糊控制是一种重要的智能控制方法。模糊控制器的控制策略是通过学习、试验以及长期经验积累形成的,它可以用自然语言加以描述,而不依赖于精确的化、交通流离散、支线车辆排队数量等不确定因素的影响,使主干线上的车队尽量不停车地通过主干线,对传统主干线协调控制算法进行了深入的研究和改进,提出了一种新的主干线协调控制算法。该算法首先对单路口模糊控制器进行了改进,提高了绿时的利用率,减小了车辆排队延误和停车延误;然后根据跟驰理论提出一种全新的车流检测方法,结合中断请求思想,最终实现对主干线的实时协在模糊控制中,模糊控制规则的提取和模糊隶属度函数的选取一直是模糊控制系统设计的一个难题。一些学者采用其它智能技术与其相结合的方式来选取和优化模糊规则和隶属度函数,研究结果表明是可行的。但在本论文中,作者选择特性,以及交通系统的多层次、复杂性的特点使得多智能体技术更适合应用于智数量逐年迅速增长之间矛盾的最为有效的途径。智能交通控制系统作为智能交通系统的重要组成部分,受到国内外的广泛关注,取得了许多成果。部分基于数学下取得了令人满意的控制效果。然而伴随社会与交通的飞速发展,主要是城市交定了智能交通控制系统与智能控制理论相结合的必然性。数学模型,特别适用于复杂系统和不确定对象,且具有较强的鲁棒性。因此,基于模糊逻辑的智能交通控制系统发展迅速。本论文为改善传统主干线协调控制算法中车辆到达的不均匀性、路段速度变调控制。经仿真研究,此算法比传统算法的控制效果更优越。将多智能体技术应用于智能交通控制系统,因为交通路网的拓扑结构具有分布式能交通系统。从长远来看,建立基于多智能体技术的智能交通控制体系具有更广阔的发展前景。本论文将每个路口定义为一个具有自主控制权的智能体,并采用基于强化学山东大学硕士学位论文
.月房谥悄芴宓那炕翱刂扑惴ㄔ习的交通流实时自适应控制算法,然后基于多智能体技术构建“自下而上”的分布式智能交通控制系统。用城市交通仿真系统中进行仿真,得到了强化学习控制算法与模糊控制算法直观的动态仿真曲线比较图,并显示在各性能指标上强化学习算法都更优越。关键词:智能交通控制系统:模糊控制;跟驰理论:多智能体;强化学习山东大学硕士学位论文
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论文作者签名:监翩签名:建立日期:巡娜盘监关于学位论文使用授权的声明原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:日期本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。C苈畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑
第一章绪论问题的提出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能交通系统的基础上,对智能交通控制系统理论研究的由来和必要性进行了简单的阐述,并简要介绍了其研究内容和发展现状,然后基于目前应用到此领域的智早在多年前,人们就提出了智能交通的概念,不过对智能交通进行系统研究则始于世纪年代。起初智能交通研究工作始于英国、法国、德国等欧随着科学技术的飞速发展,尤其是近十年来,世界各发达国家建立了四通八达的交通运输网络。但一个有目共睹的事实是:与曰俱增的道路交通系统的复杂性和拥挤度,特别是车辆增长的速度已经远远超过道路和其他交通设施的增长速了极大的经济损失。据研究统计:仅美国的主要城市每年因交通拥挤而造成的经济损失为诿涝#磕暧捎诮煌ㄓ导防朔讯啻亿升的燃料和亿工作小时,并且这些数字以每年%的速度持续增长:在英国由于交通拥挤导致的倍,环境污染也将加剧。多年来的实践经验