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多Agent智能交通系统交互机制研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-19页
   ·研究背景第11-15页
     ·交通问题的现状第11-12页
     ·智能交通系统国内外发展概况第12-14页
     ·Agent技术的发展第14-15页
   ·研究目的与意义第15-16页
   ·论文框架第16-17页
   ·本章小结第17-19页
2 Agent与多 Agent系统理论第19-31页
   ·Agent的定义与特性第19-21页
     ·Agent的弱定义第20页
     ·Agent的强定义第20-21页
     ·Agent的特殊能力第21页
   ·Agent体系结构分类第21-25页
     ·慎思型 Agent第21-22页
     ·反应型 Agent第22-24页
     ·混合型 Agent第24-25页
   ·多 Agent系统的交互第25-29页
     ·多Agent系统理论第25-27页
     ·多Agent协调第27页
     ·多Agent协作第27-28页
     ·多Agent协商第28-29页
   ·本章小结第29-31页
3 多 Agent智能交通系统体系结构分析及设计第31-42页
   ·智能交通系统的Agent结构第31-39页
     ·诱导 Agent第31-33页
     ·安全 Agent第33-35页
     ·服务 Agent第35-38页
     ·管理 Agent第38-39页
   ·多 Agent智能交通系统体系结构设计第39-41页
   ·本章小结第41-42页
4 多 Agent智能交通系统协调机制研究第42-54页
   ·MAS中各 Agent的协调第42-44页
     ·协调的定义第42-43页
     ·协调的分类第43-44页
   ·博弈论基础第44-47页
     ·博弈及博弈论的概念第44-45页
     ·博弈论的基本要素第45-46页
     ·博弈分类第46页
     ·Nash均衡第46-47页
   ·事例分析—路口交通疏导过程第47-52页
     ·基于博弈论协调的思想框架第48-49页
     ·关键路口Agent1的问题第49页
     ·次要路口Agent2的问题第49页
     ·博弈过程第49-50页
     ·Agent间的通信机制及协调实现第50-52页
   ·MA-ITS的冲突及消解第52-53页
     ·相关概念第52页
     ·ITS中不同冲突的管理办法第52页
     ·冲突协商管理第52-53页
   ·本章小结第53-54页
5 基于强化学习的 MA-ITS协作机制研究第54-66页
   ·Agent间的协作第54-57页
     ·协作的分类第54-55页
     ·协作的方法第55页
     ·协作协议—合同网协议第55-56页
     ·协作工具—黑板模型第56-57页
   ·基于强化学习的多 Agent智能交通系统协作模型分析第57-61页
     ·强化学习简介第57-59页
     ·具有强化学习功能的协作型 Agent结构第59-60页
     ·MA-ITS协作时各 Agent间的关系第60-61页
   ·事例分析-交通事故处理中的协作问题第61-64页
     ·协作的目标第61-62页
     ·事故的判定第62页
     ·策略的制定第62-63页
     ·系统的恢复第63-64页
   ·本章小结第64-66页
6 多 Agent智能交通系统协商机制研究第66-74页
   ·协商的研究内容第66-68页
     ·协商协议第66-67页
     ·协商策略第67页
     ·协商处理第67-68页
   ·MA-ITS协商机制第68-72页
     ·协商方法第68-69页
     ·协商模型第69-70页
     ·协商过程第70-72页
   ·本章小结第72-74页
7 总结与展望第74-76页
   ·本文主要研究工作第74页
   ·有待于进一步研究的工作第74-76页
参考文献第76-80页
作者简历第80-82页
学位论文数据集第82页

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