计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (2): 601-604.

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基于博弈学习的多Agent城市交通协调控制

郑延斌,王宁,段领玉   

  1. 河南师范大学 计算机与信息工程学院,河南 新乡 453007
  • 收稿日期:2013-08-08 修回日期:2013-10-14 出版日期:2014-02-01 发布日期:2014-03-01
  • 通讯作者: 王宁
  • 作者简介:郑延斌(1964-), 男,河南内乡人, 教授,博士, 主要研究方向:虚拟现实、多智能体系统、对策论;王宁(1987-),男,河南邓州人, 硕士研究生, 主要研究方向:虚拟现实;段领玉(1989-),女, 河南新乡人,硕士研究生, 主要研究方向:虚拟现实。
  • 基金资助:
    河南省重点科技攻关项目

Multi-Agent urban traffic coordination control research based on game learning

ZHENG Yanbin,WANG Ning,DUAN Lingyu   

  1. College of Computer and Information Technology, Henan Normal University, Xinxiang Henan 453007, China
  • Received:2013-08-08 Revised:2013-10-14 Online:2014-02-01 Published:2014-03-01
  • Contact: WANG Ning

摘要: 交通路口中的各Agent之间的协调问题是一个博弈问题。在有限理性的基础上,利用博弈学习思想,构建多智能体(multi-Agent)博弈学习协调算法,利用此学习协调算法对出行者行为分析并修正,实现城市交通路口的畅通,进而达到区域、全局的交通优化。最后通过实例仿真验证其可行性。

关键词: 有限理性, 博弈学习, 多智能体, 协调算法

Abstract: The coordination problem between Agents in traffic intersections is a gambling problem. On the basis of bounded rationality, this paper tentatively made use of game learning thought to build the multi-Agent coordinate game learning algorithm. This learning coordination algorithm analyzed travelers' unreasonable behavior and corrected it to realize the urban traffic intersections unimpeded, so as to achieve regional and global transportation optimization. At last, its feasibility is verified by means of an example and simulation.

Key words: bounded rationality , game learning , multi-agent , coordination algorithm

中图分类号: