基于多智能体的信号配时方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·智能交通系统的研究发展 | 第11-12页 |
| ·多智能体技术的发展 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 Agent的基本原理及多Agent系统 | 第14-21页 |
| ·Agent的概念及其特性 | 第14-15页 |
| ·Agent的结构 | 第15-18页 |
| ·Agent的基本结构 | 第15页 |
| ·反应Agent的结构 | 第15页 |
| ·慎思Agent的结构 | 第15-17页 |
| ·混合Agent的结构 | 第17-18页 |
| ·多Agent系统 | 第18-20页 |
| ·多Agent系统的概述 | 第18页 |
| ·多Agent系统的应用 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 信号配时方法综述 | 第21-32页 |
| ·固定信号配时中的控制参数 | 第21-22页 |
| ·单点交叉口固定配时设计方法 | 第22-24页 |
| ·基于模糊控制的智能信号配时方法 | 第24-28页 |
| ·模糊控制简介 | 第24页 |
| ·控制方法描述 | 第24-26页 |
| ·精确量的模糊化 | 第26页 |
| ·模糊控制规则 | 第26-27页 |
| ·模糊量的清晰化 | 第27-28页 |
| ·基于模糊控制的单路口信号配时举例 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 Agent的通信与协调机制 | 第32-40页 |
| ·Agent通信 | 第32-34页 |
| ·Agent通信方式 | 第32-33页 |
| ·Agent通信语言 | 第33-34页 |
| ·Agent协调 | 第34-39页 |
| ·协调模型 | 第35-36页 |
| ·协调算法 | 第36-37页 |
| ·协调举例 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于多智能体的信号配时方法 | 第40-54页 |
| ·交叉口各组成Agent的结构与功能 | 第40-42页 |
| ·车道Agent | 第40-41页 |
| ·路口Agent | 第41-42页 |
| ·基于BP神经网络的交通流预测模型 | 第42-45页 |
| ·BP神经网络模型 | 第42-44页 |
| ·交通流预测步骤及效果 | 第44-45页 |
| ·基于遗传算法的路口Agent信号配时策略 | 第45-49页 |
| ·控制模型的选择 | 第45-47页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第47-48页 |
| ·基于遗传算法的配时优化步骤 | 第48-49页 |
| ·基于遗传算法的路口Agent信号配时实例 | 第49-52页 |
| ·路口现状简介 | 第49-51页 |
| ·路口信号配时优化模型 | 第51页 |
| ·路口信号配时优化步骤 | 第51-52页 |
| ·结果比较 | 第52页 |
| ·基于多智能体的区域信号配时控制结构 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·全文总结 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 硕士期间科研工作和发表的论文 | 第60页 |
