基于多智能體的城市交通仿真研究

張建國

（安徽理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，安徽 淮南 232001）

1 引言

交通仿真是20世紀(jì)60年代以來,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步而發(fā)展起來的采用計(jì)算機(jī)數(shù)字模型來反映復(fù)雜道路交通現(xiàn)象的交通分析技術(shù)和方法。從試驗(yàn)角度看,道路交通仿真是再現(xiàn)交通流時(shí)間和空間變化的模擬技術(shù)，交通仿真是智能交通運(yùn)輸系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，是計(jì)算機(jī)技術(shù)在交通工程領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用。利用基于Agent的計(jì)算機(jī)仿真通過模擬交通系統(tǒng)中個(gè)體的行為，讓一群這樣的個(gè)體在計(jì)算機(jī)所營造的虛擬環(huán)境下進(jìn)行相互作用并演化，自下而上的“涌現(xiàn)”出整體系統(tǒng)的復(fù)雜性行為。多主體模型基本思路是：由于人類社會是由大量的個(gè)體構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)，因而在計(jì)算機(jī)中建立每個(gè)經(jīng)濟(jì)實(shí)體的個(gè)體模型，這樣的計(jì)算機(jī)中模型被稱為Agent；然后讓這些Agent遵循一定的簡單規(guī)則相互作用；然后通過觀察這群Agent整體作用的涌現(xiàn)性找到人工社會的規(guī)律，并用這些規(guī)律解釋和理解人類社會中的宏觀現(xiàn)象[1]。文中以Traffic Grid模型為基礎(chǔ)，仿真研究了交通系統(tǒng)從而得出停著的車輛數(shù)量，平均等待時(shí)間等曲線，為城市規(guī)劃和決策者提供了數(shù)據(jù)。

2 多主體建模

主體（Agent，也有人譯為智能體、代理）和多主體系統(tǒng)（Multi-Agent System,MAS）是隨著分布式人工智能的研究而興起的。“主體（Agent）”一詞一般用來描述自包含的（selfcontained）、能感知環(huán)境并能在一定程度上控制自身行為的計(jì)算實(shí)體[2]。人工智能學(xué)者M(jìn)insky在1986年出版的著作《思維的社會》（The Society of Mind）[3]中提出了 Agent，認(rèn)為社會中的某些個(gè)體經(jīng)過協(xié)商之后可以求得問題的解，這些個(gè)體就是Agent。Agent至少應(yīng)具備以下幾方面的關(guān)鍵屬性：①自主性：Agent具有屬于其自身的計(jì)算資源和局部于自身行為控制的機(jī)制，能在無外界直接操縱的情況下，根據(jù)其內(nèi)部狀態(tài)和感知到的（外部）環(huán)境信息，決定和控制自身的行為。②交互性：能與其他Agent進(jìn)行多種形式的交互，能有效地與其他Agent協(xié)同工作。③反應(yīng)性：能感知所處的環(huán)境，并對相關(guān)事件做出適時(shí)反應(yīng)。④主動性：能遵循承諾采取主動行動，表現(xiàn)出面向目標(biāo)的行為。⑤推理和規(guī)劃能力：Agent具有學(xué)習(xí)知識和經(jīng)驗(yàn)及進(jìn)行相關(guān)的推理和智能計(jì)算的能力。

多Agent系統(tǒng)（MAS）由多個(gè)自主或半自主的智能體組成，每個(gè)Agent或者履行自己的職責(zé)，或者與其他Agent通信獲取信息互相協(xié)作完成整個(gè)問題的求解。與單Agent相比，MAS有如下特點(diǎn)：①社會性：Agent處于由多個(gè)Agent構(gòu)成的社會環(huán)境中，通過某種Agent語言與其他Agent實(shí)施靈活多樣的交互和通訊，實(shí)現(xiàn)與其他Agent的合作、協(xié)同、協(xié)商、競爭等。②自制性：在多Agent系統(tǒng)中一個(gè)Agent發(fā)出請求后，其他Agent只有同時(shí)具備提供此服務(wù)的能力與興趣時(shí)才能接受動作委托，即一個(gè)Agent不能強(qiáng)制另一個(gè)Agent提供某種服務(wù)。③協(xié)作性：在多Agent系統(tǒng)中，具有不同目標(biāo)的各個(gè)Agent必須相互協(xié)作、協(xié)同、協(xié)商對未完成問題的求解。

3 仿真模型

3.1 總體結(jié)構(gòu)

道路交通系統(tǒng)包含很多相互關(guān)聯(lián)的實(shí)體，主要有道路（分為路段和交叉口）、信號控制設(shè)施、車輛、駕駛員、行人等。這些實(shí)體有的具有一定程度的自制性和智能性，如駕駛員、行人等，有的是被動的受其他實(shí)體的影響，如路段等。多主體技術(shù)能夠?qū)煌ㄏ到y(tǒng)中的各要素進(jìn)行建模[4]，如交叉口、信號燈、交通控制中心等，對這些要素進(jìn)行簡化，建立多主體概念模型。主要Agent有交通路網(wǎng)Agent、車輛Agent、信號燈 Agent，其中交通路網(wǎng) Agent參考1979年Herman等[5]提出的二流模型（Two-fluid Model）,該模型認(rèn)為交通流有運(yùn)行車輛與停止的車輛組成。

路網(wǎng)描述：交通路網(wǎng)是道路交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施，承載著車輛的運(yùn)行。交通路網(wǎng)具有復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和集合特征，如果過于復(fù)雜則計(jì)算負(fù)載過重，故分為路段、路網(wǎng)、交叉口三次層管理，路網(wǎng)Agent負(fù)責(zé)存儲維護(hù)整個(gè)交通路網(wǎng)的拓?fù)潢P(guān)系，為交通實(shí)體提供路網(wǎng)信息。路段Agent負(fù)責(zé)本路段的描述，交叉口Agent包含信號燈對象實(shí)現(xiàn)各入口車道交通流的時(shí)間分離，一個(gè)路段一個(gè)車道。信號燈結(jié)構(gòu)：信號燈是重要的交通控制設(shè)施，它實(shí)現(xiàn)對交叉口不同流向的車輛進(jìn)行時(shí)間分離，減少車輛之間可能的沖突，改善交通安全，提高交叉口流通效率。信號燈控制從本質(zhì)上看，是一個(gè)典型的復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對信號燈控制已做出大量研究，也產(chǎn)生許多控制方案，但都有相應(yīng)的局限性，也普遍存在著魯棒性差、不易擴(kuò)展、計(jì)算復(fù)雜等缺點(diǎn)[5]，本模型從計(jì)算簡單出發(fā)統(tǒng)一管理信號燈，一次初始化好時(shí)間間隔。

圖1 參數(shù)設(shè)

表1

3.2 參數(shù)設(shè)置

設(shè)置部分如圖1。

各個(gè)控件表示的物理意義如表1

3.3 初始化環(huán)境

環(huán)境是由37×37的網(wǎng)格組成的，通過設(shè)置 sliders ：grid-size-x=3，grid-size-y=4初始化一個(gè)4行3列的道路，其中兩條道路交叉處有紅色和綠色的瓦片分別代表紅燈和綠燈，其中汽車數(shù)目通過設(shè)置slider：num-cars=54，點(diǎn)擊Setup按鈕即形成道路圖，如圖2。

圖2 三行四列的道路圖

3.4 相關(guān)規(guī)則

3.4.1 環(huán)境規(guī)則

初始時(shí)車輛數(shù)目（num-cars）一定要小于路（如圖2中白色的表示道路）的數(shù)量，如果超出則提示警告信息。

如果無人參與此系統(tǒng)則設(shè)置 currentauto?為 off，有則設(shè)置 on，并且通過 current-phase選擇一個(gè)交通燈為控制的交通燈。

此系統(tǒng)如果沒有交通燈的參與則設(shè)置power?為 off，反之則設(shè)置為 on。

3.4.2 運(yùn)行規(guī)則

每一個(gè)時(shí)間步，車子按照當(dāng)前速度向前行駛，如果當(dāng)前速度小于限制速度（speedlimit）并且它們前方?jīng)]有車子，那么它們加速（speed-up）行駛，如果前面的車輛速度小于自己的車速，那么當(dāng)前車子要調(diào)整自己車速和前面的車速一致（slow-down），遇到紅燈或者停著的車輛，當(dāng)前車輛要停止。

4 案例分析及結(jié)果

4.1 案例一

目前，以城市交通為背景，研究諸如擁堵的形式、傳播、消散、交通流在路網(wǎng)中的優(yōu)化分布、車輛動態(tài)路徑選擇、特殊車輛控制等問題時(shí)，無信號燈交叉口車輛通行情況的準(zhǔn)確性表征都是不可缺少的重要一環(huán)[6]。按照上述模型運(yùn)行，當(dāng)在沒有信號燈也沒有人參與的情況下（power?設(shè)置為off），道路為4行3列，車輛數(shù)目為140時(shí)的運(yùn)行結(jié)果如圖3

當(dāng)在有信號燈沒有人參與的情況下（power?設(shè)置為on），道路為4行3列，車輛數(shù)目為140時(shí)的運(yùn)行結(jié)果如圖4

4.2 案例二

按照上述模型運(yùn)行，當(dāng)在道路為4行3列，車輛數(shù)目為54時(shí)我們得出停著的車輛數(shù)量柱狀圖如圖5，車輛平均速度柱狀圖如圖6，平均等待時(shí)間柱狀圖如圖7：

圖5 停著的車輛數(shù)量

4.3 分析及結(jié)果

由案例一可知，在有信號燈參與交通管理下交通卻快速崩潰了（圖3 ticks=3164，圖4 ticks=665，ticks是時(shí)間步，隨著時(shí)間延續(xù)而增長），導(dǎo)致這種結(jié)果有多個(gè)因素，如信號燈控制不合理、車輛數(shù)目過大超過了道路的承載能力等。

有案例二可知，車輛平均速度與停著的車輛數(shù)量有一定的關(guān)系，正如二流模型中認(rèn)為的路網(wǎng)宏觀層面的平均行駛速度與路網(wǎng)上車輛的比重的冪運(yùn)算成線性關(guān)系[7].

限于篇幅，文中只給了兩個(gè)案例，有參數(shù)設(shè)置可以看出要得到高效的交通模擬數(shù)據(jù)需要大量的實(shí)驗(yàn)和多種組合，我們還可以得出有人參與交通管理的情況下交叉口的流通效率會提高，當(dāng)有流動車輛進(jìn)入交通道路或者離開交通道路會對上述結(jié)論產(chǎn)生何種影響等許多對實(shí)踐有指導(dǎo)意義的結(jié)論。

結(jié)論

文中從基于多Agent建模的角度出發(fā)，借助Netlogo軟件平臺，利用了“Traffic Grid模型”，模擬了不同組合的參數(shù)對交通系統(tǒng)產(chǎn)生不同的影響，獲取了車輛平均等待時(shí)間、停止的車輛等隨時(shí)間變化的曲線，但是由于此模型比較簡單，模擬的范圍小、沒有采用實(shí)際路網(wǎng)等因素，有待更好的改善。

多主體模型以并行的方式模擬非線性因果的社會系統(tǒng)，使人們更好地理解社會現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)象背后的機(jī)制，從而做出預(yù)測和輔助決策。多主體建模目前還未形成成熟的體系，因而也沒有一套完整而成形的理論，但可以預(yù)言，隨著多主體思想的普及理論方法的完善，基于多主體建模和仿真會越來越多地應(yīng)用于社會生活研究中。

[1]張江，李學(xué)偉.人工社會——基于Agent的社會學(xué)仿真[J].系統(tǒng)工程，2005(1)：23-26.

[2]宜慧玉，張發(fā).復(fù)雜系統(tǒng)仿真及應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2008.4.

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[5]方良松，余春艷.基于數(shù)字荷爾蒙模型的信號燈控制算法[D].福州大學(xué)（數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院）碩士論文，2008.11.05.

[6]袁紹欣，趙祥模，安疑生.無信號交叉口車流通行狀況的混雜Petri網(wǎng)模型 [D].長安大學(xué)，陜西，西安，710064.

[7]HERMAN R,PRIGOGINE I.A.Two-fluid Approach to Town Traffic[J].Science,1979,204(4389):148151.