Tidigare forskning har visat att trafikstyrningsmodeller baserade på jämförelsen mellan ett historiskt informationsarkiv och aktuella trafikförhållanden tenderar att ge bättre resultat, oftast genom att förbättra systemets proaktivitetsbeteende. Baserat på detta antagande presenterar vi i detta dokument MARCS -Multi-Agent Railway Control System, ett multi-agent system för kommunikationsbaserade tåg trafikstyrning. För detta ändamål har vi utvecklat en systeminfrastruktur baserad på en arkitektur som består av två oberoende skikt: "Control" och "Learning". "Kontroll" lagret ansvarar för trafikövervakning, reglering, säkerhet och fluiditet, inklusive tre olika agenttyper: "Supervisor", "Train" och "Station". "Lärande" lagret, med hjälp av situationer som ackumuleras av "Kontroll" lagret, kommer att dra slutsatsen regler som kan förbättra trafikstyrningsprocesser, minimera väntetider och stoppa order skickas för varje tåg. I detta ögonblick verkar det som om: "Vid T1-ögonblicket, när ett tåg är beläget vid P1 = (x1, y1) med destination E1 och en annan är vid P2 = (x2, y2) med destination E2, uppstår en trafikkonflikt i L1 efter t1 sekunder". Regler av detta slag överförs till det kontrollsystem som skall beaktas när en liknande trafiksituation uppstår. I inlärningsprocessen tillämpar vi en oövervakad inlärningsalgoritm (Apriori).
MARCS - multiagent Railway Control system presenteras i REF är ett flerskiktat system som består av tre olika agenttyper, dvs. handledare, tåg och station.
MARCS Multi-agent Railway Control System
{'venue': 'IBERAMIA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}