Abstract-Real-time trafiksignalstyrning är en integrerad del av trafikstyrningssystemet i städerna, och att tillhandahålla effektiv trafiksignalkontroll i realtid för ett stort komplext trafiknät är ett extremt utmanande distribuerat kontrollproblem. I detta dokument används multiagentsystemets tillvägagångssätt för att utveckla distribuerade oövervakade signalstyrningsmodeller för trafik, där varje agent i systemet är en lokal trafiksignalkontrollant för en korsning i trafiknätverket. Det första multiagentsystemet är utvecklat med hjälp av hybrida beräknings intelligenta tekniker. Varje agent använder en flerstegs inlärningsprocess online för att uppdatera och anpassa sin kunskapsbas och sin beslutsmekanism. Det andra multiagentsystemet är utvecklat genom att integrera den samtidiga perturbation stokastisk approximation teorem i fuzzy neurala nätverk (NN). Problemet med trafiksignalering i realtid är särskilt utmanande om agenterna används för ett oändligt horisontproblem, där inlärning online måste ske kontinuerligt när de agentbaserade trafiksignalerna har implementerats i trafiknätverket. En omfattande simuleringsmodell av ett avsnitt av Central Business District i Singapore har tagits fram med hjälp av PARAMICS mikroskopiska simuleringsprogram. Simuleringsresultat visar att det hybrida multiagentsystemet ger betydande förbättringar av trafikförhållandena när det utvärderas mot en befintlig algoritm för trafiksignalering samt mot det SPSA-NN-baserade multiagentsystemet i takt med att simuleringsscenariots komplexitet ökar. Med hjälp av det hybrida NN-baserade multiagentsystemet reducerades den genomsnittliga fördröjningen för varje fordon med 78 % och den genomsnittliga stopptiden med 85 % jämfört med den befintliga algoritmen för trafiksignalering. De lovande resultaten visar hur effektivt det hybrida NN-baserade multiagentsystemet är när det gäller att lösa storskaliga problem med trafiksignalering på ett distribuerat sätt.
Ett multiagentsystem för distribuerad trafiksignalstyrning föreslås i REF.
Neural Networks for Real-Time Traffic Signal Control
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}