基于Multi-Agent的城市交通网络智能决策支持系统研究
多agent系统的路径诱导算法的研究及在智能交通系统中的应用
２多ａｅｔ ｇｎ系统桉＿ 型
ａ ｅ ｔ 具 有 智 能 的 实 体 ， 可以 单 独 ｇｎ是 它 解 决 问题 。每 个 ａ ｅ ｔ 表 一 种 单 目标 的 ｇｎ 代 路 径 诱 导 系 统 ， 只 能 解 决 单 目标 问 题 。 它 对 于 多 目标 优 化 的 路 径 诱 导 系 统 ， 个 单 ａ ｅｔ ｇ ｎ 显得 能 力 较 弱 。 因此 ， 于 多 目标 优 对 化 的 路 径 诱 导 系 统 由多 ａ ｅ ｔ 统 来 完 成 ｇｎ 系 任 务势 在必 行 。 另外 ， 由于采 用 基 于 Ｂ Ｉ Ｄ 模 型 ａ ｅ ｔ 可 以 充 分 考 虑 出 行 者 的 心 理 特 ｇｎ， ①国 家 自然 科 学 基 金项 目 ， （ ＮＯ．０ ２ ０ ４。 １ ６ ６ ４ ）
科 研 报告
Ｓｎ ａ Ｔｈｏ Ｉｖｏ ｅｄ ｌ■量 ｉ ｃｃ ｎ ｅ ｏｙｎ ｔ Ｈａ 置曼 菌 圜 ｉｅ ｄ ｃｌ ｏ ｒ蟊蹈圃阉 ｅ ｎｇｎ ａｎ Ｉ 墨 Ｉ ｉ ■
多 ａ ｎ ｅ ｇ ｔ系统 的路径 诱 导算 法 的研 究 及在 智 能交通 系统 中的应用①
征 ， 因此 采 用 基 于 Ｂ Ｉ 多 ａ ｅ ｔ Ｄ 的 ｇ ｎ 系统 ， 能 则 ＡＳ就 需 要 将 ａ ｅ ｔ 的信 息返 回到 底 层 ｇ ｎｉ 有 效 地 解 决 上述 两 个 问 题 。 ａ ｅ ｔ建 议 其 调 整软 约 束 ， 后 转 ⑤ 。 ｇｎ ， 然 ⑥Ａ Ｓ在 不满 足 ａ ｅ ｔ的 信息传 递 给底 ｇ ｎｉ ３多ａｅｔ ｇｎ￣商的分布式柔性约束满足方法 层 ， 果 ａ ｅ ｔ 的约 束 无 法 修正 ， 无 可行 ］ 如 ｇｎｉ 则 ３． 分 布 式柔性 约束 模型 １ 解， 如果 可 以 修正 ， 以 再 转 向 ④ 。 可 为 了能 够 表 达 出 行 者 出行 时 考 虑 的 各 种 因素 ， 们 借 鉴 分 布 式 柔 性 约 束 模 型 ， 我 将 ４ 多ａｅｔ ｇｎ路径诱导 系统的算法 人 们 考 虑 时 间 、 距 离 、 费 用等 条件 分 为 若 根 据 前 面 提 到 的 多 ａ ｅ ｔ 统 模 型 及 ｇｎ 系 干 个 约 束 级 别 ， 个 约 束 级 别 定 义 一 个 约 分 布 式 柔 性 约 束协 商 的 方 法 ， 出 了一 种 每 提 束 满 足 程 度 可 接 受 的标 准 。 其 特 点 是 ： 多 ａ ｅ ｔ 径诱 导 系 统 的 算法 。 ｇｎ 路 （） 束 分 为 若 干 个 级 别 ， 中 不 仅 有 １约 其 Ｓ ｅ １ 初始化 所有 ａ ｅ ｔ ｔｐ ｇ ｎ 。每个 ａ ｅ ｔ ｇ ｎ 硬 约 束 ， 有 软 约 束 。０ 为 必 须 满 足 的 约 形 成 自己 的 信念 库 ， 且 从 ＡＮ 也 级 并 Ｓ中 得 到 唯 束 。 在 路径 诱导 系统 中 ， 是 路 线 的连 通 ． 就 的 ｌ 所 有底 层 ａ ｅ ｔ ｘ， 都会 存储 Ｄ， ｇｎ 的 Ｄ 其 它 约 束级 别越 高 ， 重要 性 越 低 ． 足 了所 在 ＡＳ中 。 满 有 ０ 约束 的赋 值 ， 级 都可 以称 作一 个 可行 解 。 Ｓ ｅ ２ ＭＡ接收 任务 。根据 多 ａ ｅ ｔ ｔ ｐ ｇｎ 系 （） 个 软 约 束 等 级都 可 以 定义 一 个 约 统 中每 个 ａ ｅ ｔ ２每 ｇ ｎ 的信 念 ， 断 此任 务 是否 可 判 束 满 足 程 度 可 接 受 的标 准 ， １ 约 束 必 以 解 决 ， 果 可 以 解 决 ’ 将 任 务 传 送 给 如 级 如 ， 则 须 有 ９ ％得 到满 足 ， 束 等 级 重要 性越 低 ， Ａ Ｓ。 ０ 约 满 足 程 度 的标 准 都 得 到 满 足 ， 商 可 直 接 协 Ｓｅ ３ Ａ ｔｐ Ｓ根据 任务一 招募成 员或 解决 停止 。 问题 ， 果是 解 决 问题 ， 如 则首 先 对任 务分 解 ， （ ） 果 找 不 到 一 个 解 ， 足 所 有等 级 然 后 结 合 底 层 ａ ｅ ｔ 能 力 对 任 务 进 行 分 ３如 满 ｇｎ 的 软 约 束 的 满 足 标 准 ， 从 可 行 解 中 按 照 等 配 ， 就 并且 形 成 每 个 ａ ｅ ｇ ｎ的 ＤＦ Ｍ ． 般 的 ， Ｃ 一 级 约束满足的个数 多少选择最后 的解。 ＭＡ ｓ任务 分解 都 是直 接按 照任 务分 解 ， 样 这 ３ ２ 基 于分 布式 柔性约束 的 多 ａ ｅ ｔ 商 ． ｇｎ 协 可 能会 造 成 任务 分 配 不 能和 ａ ｅ ｇ ｎ的实 际 能 为 了求 解分 布 式 约 束 问题 ， ｋ ｏ在 约 力 相 结 合 ， 得 任 务 分 解次 数 增 加 。 Ｙｏ ｏ 使 束 满 足 问 题 的 回退 算 法 的 基 础 上 设 计 了异 Ｓｅ ４ 底 层 ａ ｅ ｔ ｔｐ ｇ ｎ 根据 所分 配的任 务 步 弱承 诺 算 法 ， 算 法 的特 点 是 在求 解过 程 确定 自己的 Ｈ 和 ｓ． 该 ｉ ｉ每个 ａｅ ｔ ｇｎ 根据 Ｈ 和 ｓ ｉ ｉ 中 动 态改 变 变 量 的优 先 级 ， 而避 免 了当优 确 定 行 车 路 线 。 然 后 根 据 协 商 算 法 ， 出 从 求 先级 高 的 Ａｇ ｎ 给 定部 分 变量 值 后 ， ｅｔ 优先 级 最 佳 路 径 ， 将 解 输 出 。 并 低的 Ａ ｅ ｔ 须进行 本地 完全 搜素 已取得 解 ｇｎ 必 Ｓ ｅ ５ 如 果总 体 目标 完成 以后 ， ｔｐ 完善 所可 能 引起 的 求解 效 率失 效 。通 过 多 ａ ｅ ｔ 每 个 ａ ｅ ｇ ｎ ｇ ｎ的信 念 库 ， 着 问题 求解 的次 数 随 协 商 ， 合 考 虑 出行 者 的 出行 需 求 ， 后 给 增加 ，ｇ ｎ 的能 力也 会 增加 ， 体 多 ａ ｅ ｔ 综 最 ａ ｅｔ 整 ｇ ｎ 出满 意 的路 线 。 多 Ａ ｅ ｔ 商 算 法 ： ｇｎ 协 系统也会随 之增加 。 ①根据 经 验 初 始化 Ｄ Ｃ Ｆ Ｍ。 主要 是 Ｘ， Ｄ， Ｓ的 取 值 范 围 。 Ｈ， ５小结 ②在 Ｄ Ｍ 的值 域 范 围 内 ， 出 每 个 ＦＣ 给 智 能 交 通 系 统 中 的路 径 诱 导 系 统是 一 Ａｇ ｎ ｉ ， 中 ＨｉＳ ｅｔ 的 其 ， ｉ∈Ｄ 。 ｉ 个 复 杂 的系 统 工程 ， 文 利用 ａ ｅ ｔ 本 ｇ ｎ 的心 智 ③ 底层 的每 个 Ａｇ ｎ ｉ ｅ ｔ 根据 自己 的 Ｈ 和 模 型表 达 出 出 行 者 的 心 理 特 征 的 优 点 ， ｉ 并 ｓ 选 择 自己的 路径并 将传 递 给中 间层的 Ａ 。 结 合 分 布 式 若 性 约 束 的 方 法 ， �
基于多智能体系统的机器学习技术
基于多智能体系统的机器学习技术一、引言人工智能技术的发展已经逐渐在各个领域内发挥越来越重要的作用。
在其中一个重要的领域，机器学习技术已成为了近年来最为热门的话题。
不仅如此，基于多智能体系统的机器学习技术更是受到了广泛关注。
本文将为大家介绍这一技术的相关概念、应用以及发展状况。
二、多智能体系统和机器学习的基础概念多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）指的是多个智能体之间通过有限的通信和协作，完成共同的任务和目标的系统。
在MAS中，智能体可以是任何有自主行为和能力的实体，它们可以是虚拟实体或者是物理实体。
而机器学习（Machine Learning，ML）则是一种无需明确编程指令的人工智能技术，它借助大量数据和统计方法，让机器通过学习自我进化，从而使得机器通过不断地提高自身的能力来完成各种任务。
三、多智能体系统中的机器学习技术在多智能体系统中，机器学习技术广泛应用于智能体之间的协作与交互过程中，以提高智能体之间的交互效率、信息共享和任务完成能力。
在这种情况下，机器学习技术主要包括以下几个方面的应用：1. 基于强化学习的多智能体系统强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习算法，它通过智能体在环境中的行为和反馈，让机器在最小化损失的同时，逐步提高自身的能力。
在多智能体系统中，基于强化学习的多智能体系统可以在智能体之间建立合作和竞争的关系，从而实现任务的完成和目标的达成。
2. 基于深度学习的多智能体系统深度学习（Deep Learning，DL）是一种机器学习算法，它所依托的神经网络模型可以对海量数据进行高效处理，从而实现图像、语音、自然语言等领域中的识别和分类问题。
在多智能体系统中，基于深度学习的多智能体系统可以实现复杂任务的共同完成，例如图像辨识、自然语言处理等。
3. 基于一阶逻辑的多智能体系统一阶逻辑（First-Order Logic，FOL）是一种基于谓词逻辑的形式化语言，它广泛应用于计算机科学、哲学等领域。
基于多Agent的交通信息智能预测系统的研究
城 市 交 通 系 统 中各 路 口 的 交 通 量 预 测 分 布 于 城 市 路 网 的 不 同节 点 ， 过 程 具 有 复 杂 性 和不 确 定 性 ， 些 特 性 决 定 了 理 其 这
想 的 交 通 流 预 测 要 求 有 更 高 的精 确 度 。 本 文 利 用 灰 色 模 型
Ｇ １ １ 模型主要用 于单因素预测 ， Ｍ（ ，） 其机 理是建立反 映
方 法 的研 究 并 取 得 了 一 定 的 成 果 ： 多 元 回 归 方 法 、 间 序 如 时
的任务 。灰 色模 型与多 Ａ ｅ ｔ ｇｎ 系统的结 合为城市 短时交通 流
的预测提供了一种新的思路。
１ 灰 色模 型
１ ． 模 型 的 建 立 １
列 预 测 方 法 、 经 网 络 预 测 方 法 等 ， 中 有 些 方 法 在 实 际 应 神 其
通 流 预 测 系 统 旨在 将 先 进 的 信 息技 术 、 据 通 信 技 术 、 算 数 计 机 处 理 技 术 、人 工 智 能 技 术 等 综 合 运 用 于 地 面 交 通 管 理 体 系 。 以解 决 现 今 交 通 拥 堵 、 通 事 故 频 发 、 高 交 通 路 网 使 用 交 提 用 效 率 等 问 题 。迄 今 ， 多 专 家 学 者 致 力 于 短 时通 控 制 和 诱 导 系 统 是 智 能 交 通 系 统 （ｎ ｌｇｎ Ｉｔ ｉｅｔ ｅ
Ｔａ ｓｏ ｙｔｍ。 Ｔ ） 组 成 部 分 ， 交 通 流 预 测 特 别 是 短 ｒｎｐｒ Ｓ ｓ ｔ ｅ Ｉ 的 Ｓ 而 时交通流预测是城 市交通控制与交通诱 导系统的基础 ， 因此 交 通 流 预 测 系 统 是 智 能 交 通 系 统 中重 要 的 子 系 统 之 － ［ 交 ” 。
国家自然科学基金选题金融工程学部
国家自然科学基金选题-金融工程学部范龙振复旦大学55.00 71371054 面上项目管理科学部2014 题目中国特色的市场利率决定机制及相应的资产定价模型学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程宋军复旦大学50.00 71371055 面上项目管理科学部2014题目基于交易者行为的金融资产定价模型学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程彭叠峰中南大学19.00 71301169 青年科学基金项目管理科学部2014题目基于内生性社会学习机制的股票市场参与决策研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程王宗润中南大学58.00 71371194 面上项目管理科学部2014题目面向信息披露的银行风险承担行为研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程文凤华中南大学57.00 71371195 面上项目管理科学部2014题目投资者情绪生成、传染机制及其对资产定价的影响研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程卞曰瑭南京师范大学0.00 71301078 青年科学基金项目管理科学部2014题目股市模仿性羊群行为涌现、演化和治理的系统建模：基于社会网络视角学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程陈志平西安交通大学58.00 71371152 面上项目管理科学部2014题目寻求现实多阶段投资组合选择问题时间相容最优投资策略的高性能算法学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程张维天津大学215.00 71320107003 国际(地区)合作与交流项目管理科学部2014题目复杂信息环境中证券市场动力学若干问题研究：一个自底向上的视角学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程何建敏东南大学56.00 71371051 面上项目管理科学部2014题目基于复杂网络与Multi-Agent融合的金融市场间风险溢出效应研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程陈淼鑫厦门大学19.00 71301137 管理科学部2014题目限价指令簿的信息内涵研究：基于市场微观结构的视角学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程滕敏华中科技大学0.00 71301058 管理科学部2014题目住房消费决策的行为经济学研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程张兵南京大学0.00 71371096 管理科学部2014题目注意力配置视角下的资产定价――基于计算实验的研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程闫达文大连理工大学0.00 71301017 管理科学部2014题目基于信用等级随机迁移的资产负债组合优化模型学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程吴冲锋上海交通大学215.00 71320107002 管理科学部2014题目金融市场不同机制创新及产品创新的价值和风险关系研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程张强北京航空航天大学50.00 71371024 管理科学部2014题目股票市场中信息风险监测及市场操纵甄别学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程刘善存北京航空航天大学56.00 71371023 管理科学部2014题目指令驱动市场信息和收益外部性及其多重均衡特征研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程韩立岩北京航空航天大学56.00 71371022 管理科学部2014题目非正态分布的正态逼近方法及金融市场检验学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程张小成桂林理工大学30.00 71361005 管理科学部2014题目投资者观测性异质对IPO抑价影响机理研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程梁朝晖天津工业大学57.00 71371136 管理科学部2014题目基于利差结构的信用违约互换研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程郑振龙厦门大学0.00 71371161 管理科学部2014题目资产价格中隐含通货膨胀信息的提取、分析与应用学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程张惜丽浙江大学0.00 71301144 管理科学部2014题目奈特不确定性下动态投资组合选择模型与算法研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程李胜宏浙江大学56.00 71371168 管理科学部2014题目波动率建模及其在金融市场风险对冲中的应用学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程赵琳中国科学院数学与系统科学研究院19.00 71301161 管理科学部2014题目参照系形成机制及其对资产定价的影响：理论建模和实证分析学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程曹广喜南京信息工程大学57.00 71371100 管理科学部2014题目跨市场风险传递的非对称多重分形DCCA方法构建及其应用研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程黄玮强东北大学56.00 71371044 管理科学部2014题目金融创新产品扩散视角下的金融市场交叉关联网络演化及风险传染研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程陈磊电子科技大学0.00 71301019 管理科学部2014题目基于市场微观结构和非线性协整的期货市场日内价格间关系研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程杨招军湖南大学56.00 71371068 管理科学部2014题目基于或有资本的新型信用担保体系与中小企业金融学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程张信东山西大学56.00 71371113 管理科学部2014题目市场微观结构、特质波动率异象与MAX效应学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程凌爱凡江西财经大学56.00 71371090 管理科学部2014题目有限注意力配置下的鲁棒动态投资决策与金融传染问题学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程宋福铁华东理工大学54.00 71371073 管理科学部2014题目国债收益率曲线与国债期货的互动关系研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程孟磊华东理工大学19.00 71301052 管理科学部2014题目离岸人民币债券市场流动性的实证研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程郭冬梅中央财经大学0.00 71301173 管理科学部2014题目基于混合法的我国碳金融市场排放交易的定价机制与仿真研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程余喜生西南财经大学0.00 71301132 管理科学部2014题目衍生证券的熵定价方法研究――基于衍生证券市场的有效信息学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程李少育西南财经大学20.00 71301131 管理科学部2014题目三因素仿射过程下利率连动型结构息票的定价和风险管理学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程范国斌西南财经大学0.00 71301130 管理科学部2014题目基于Copula理论的高频数据间非线性相关结构建模与应用研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程王天一对外经济贸易大学0.00 71301027 管理科学部2014题目基于高频数据信息的波动率衍生品定价研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程胡婷中南财经政法大学0.00 71301167 管理科学部2014题目基于市场微观结构噪音过滤的股票特质性风险研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程周伟云南财经大学0.00 71301141 管理科学部2014题目突发式冲击下多金融主体风险传染效应测度模型及其应用研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程房勇中国科学院数学与系统科学研究院56.00 71271201 管理科学部2013题目基于随机规划的多阶段投资组合选择研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程刘强西南财经大学54.00 71271173 管理科学部2013题目复杂衍生产品的蒙特卡洛定价方法研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程董大勇西南交通大学55.00 71271174 管理科学部2013题目有限理性下的自媒体证券信息传播：资源价值与负面效应学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程陈坚厦门大学22.00 71201136 管理科学部2013题目基于扇形偏好的一般均衡期权定价方法及其对股价跳跃风险的应用学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程马俊海浙江大学城市学院50.00 71271190 管理科学部2013题目基于随机波动率Libor市场模型的利率衍生证券定价方法及其应用研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程李志生中南财经政法大学56.00 71271214 管理科学部2013题目非对称卖空约束下资产价格波动与泡沫演化的理论机制与实证研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程彭辉中南大学56.00 71271215 管理科学部2013题目市场价格、过剩需求与流动性动态关系建模及在投资策略优化中的应用学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程曾燕中山大学22.00 71201173 管理科学部2013题目保险公司时间不一致性决策模型与均衡策略研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程李仲飞中山大学240.00 71231008管理科学部2013题目房地产及其金融资产的定价与风险管理学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程刘志东中央财经大学0.00 71271223 管理科学部2013题目微观结构噪声下高频金融时间序列Lévy跳跃的非参数统计推断与应用研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程易文德重庆文理学院56.00 71271227 管理科学部2013题目基于时间序列特征的金融资产相依结构模型构建及应用研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程梁循中国人民大学50.00 71271211 管理科学部2013题目基于互联网海量金融情感信息的多方位金融市场智能关联研究及在线决策支持系统学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程李倩西安交通大学0.00 71201121 管理科学部2013题目基于股票价格动态特征的多阶段指数优化复制问题研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程胡瑾瑾复旦大学0.00 71201035 管理科学部2013题目市场利率动态变化中的“跳跃”现象研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程张涤新南京大学56.00 71271108 管理科学部2013题目基于投资者业绩敏感度的我国基金隐性行为研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程杨学伟南京大学19.00 71201074 管理科学部2013题目受控随机动力系统、汇率和信用衍生品定价与最优现金存储学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程肖斌卿南京大学56.00 71271109 管理科学部2013题目农户行为与农村金融改革――基于随机自然实验与计算实验的研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程攀登复旦大学0.00 71271057 管理科学部2013题目基于投资者个体行为的金融市场微观结构研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程马成虎复旦大学0.00 71271058 管理科学部2013题目投资者偏好、衍生品交易与金融反问题研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程林辉南京大学54.00 71271110 管理科学部2013题目双维度流动性调整的期权定价模型研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程瞿慧南京大学22.00 71201075 管理科学部2013题目基于高频数据的金融波动率建模研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程袁建辉南京信息工程大学54.00 71271118 管理科学部2013题目基于计算金融实验的市场崩溃与模仿式羊群行为研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程赵振宇宁夏大学37.00 71261020 管理科学部2013题目基于VaR的伊斯兰银行风险管理研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程曾旭东上海财经大学58.00 71271127 管理科学部2013题目不完全市场模型下涉及寿险相关产品的最优资产组合学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程冯芸上海交通大学53.00 71271136 管理科学部2013题目投机与金融市场质量关系研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程刁训娣上海交通大学19.00 71201100 管理科学部2013题目考虑生产结构的企业风险规避及其市场均衡研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程蔡明超上海交通大学54.00 71271135 管理科学部2013题目引入背景风险理论的主权财富基金战略资产配置学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程金曦天津财经大学19.00 71201112 管理科学部2013题目互联网开源信息对股票市场行为影响的研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程张永杰天津大学55.00 71271144 管理科学部2013题目复杂网络视角下的股票市场消息传递行为及其对资产定价影响研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程熊熊天津大学55.00 71271145 管理科学部2013题目基于计算实验金融方法的资本市场系统性风险分析学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程王春峰天津大学50.00 71271146 管理科学部2013题目噪音条件下的资产价格行为分析与投资组合管理研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程李悦雷天津大学22.00 71201113 管理科学部2013题目投资者参考点的形成机理及其演化特征研究：基于实验与计算仿真的方法学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程刘坚长沙理工大学19.00 71201013 管理科学部2013题目不完全市场中的可转换债券定价研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程王定成电子科技大学55.00 71271042 管理科学部2013题目对具有相依随机投资回报的保险公司破产概率的近似估计研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程程砚秋东北财经大学22.00 71201018 管理科学部2013题目基于不均衡支持向量机的小企业信用风险评价理论与模型学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程李守伟东南大学22.00 71201023 管理科学部2013题目基于计算实验方法的银行系统性风险演化模型研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程陈收湖南大学0.00 71221001 管理科学部2013题目金融创新与风险管理学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程龚朴华中科技大学0.00 71231005 管理科学部2013题目房地产金融资产及衍生物定价与风险管理研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程杨成荣吉林大学0.00 71201069 管理科学部2013题目中小企业股权质押融资产品的定价研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程何朝林安徽工程大学58.00 71271003 管理科学部2013题目资产收益模型具有不确定性下的连续时间动态资产组合优化问题研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程黄卓北京大学22.00 71201001 管理科学部2013题目基于RealizedGARCH框架的波动率和相关性模型理论和应用研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程路磊北京大学56.00 71271008 管理科学部2013题目基于货币政策异质信念的资产定价学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程李平北京航空航天大学54.00 71271015 管理科学部2013题目基于动态因子Copula和DCC模型的可违约公司债券定价和信用资产组合管理学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程段文奇浙江师范大学0.00 71271193 管理科学部2013题目基于动态交易网络的第三方支付平台扩散建模和竞争策略研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程王军北京交通大学55.00 71271026 管理科学部2013题目经济物理领域中的金融时间序列回程间隙与波动相关性的预测系统、随机模型和统计分析学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程杨瑞成内蒙古财经学院38.00 71261015 管理科学部2013题目孤立点挖掘视角下企业内生性欺诈信息辨析及其信用失真校准学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程周海林安徽财经大学20.00 71101001 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目基于经验定价核的一种新的不完全市场条件下的期权定价方法研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程尚勤大连理工大学20.00 71101015 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目中国老龄化背景下的长寿债券定价研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程王健东北大学20.00 71101024 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目基于行为合约理论的委托投资组合管理风险选择与激励机制研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程蒋崇辉电子科技大学0.00 71101019 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目基于背景风险的证券组合选择机理及实证研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程姚远河南大学0.00 71101045 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目极端风险条件下投资组合保险模型及优化研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程肖炜麟浙江大学20.00 71101056 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目长记忆模式下股本权证的定价与参数估计研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程刘海飞南京大学20.00 71101068 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目流动性黑洞、订单提交策略与最优执行――基于高频数据与计算实验方法的理论与实证研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程王茵田清华大学20.00 71101080 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目卖空限制下的中国金融衍生品定价及泡沫研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程蓝海上海交通大学20.00 71101091 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目一类复杂投资组合的市场风险度量的动态特征与嵌套仿真学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程李小平上海立信会计学院20.00 71101093 国家自然科学基金项目管理科学部2012 题目基于异质交易者行为的远期汇率期限结构研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程蒋春福深圳大学18.00 71101095 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目基于参数估计风险的拟合有效证券组合的决策研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程陈蓉厦门大学20.00 71101121 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目投资者风险偏好：度量与应用学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程王起厦门大学20.00 71101122 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目广义谱分析与时变Levy过程：模型甄别与金融应用学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程徐维东浙江大学20.00 71101125 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目金融突发事件冲击下的动态资产配置及风险对冲策略研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程刘向华中南财经政法大学20.00 71101154 国家自然科学基金项目管理科学部2012 题目变结构的信用违约互换定价理论与实证研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程杨招军湖南大学42.00 71171078 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目或有可转换债券设计及定价理论研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程李亚琼湖南大学42.00 71171077 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目金融市场具有时滞的期权定价及风险管理研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程郑承利华中师范大学40.00 71171095 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目基于Bregman距离的一致性风险测度及其应用学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程顾高峰华东理工大学20.00 71101052 管理科学部2012题目大单最优交易策略：基于计算实验金融方法的研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程盛积良江西财经大学36.00 71161013 管理科学部2012题目基于PBF合同的机构投资组合策略与资产定价研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程闵晓平江西财经大学38.00 71161012 管理科学部2012题目基于水平和风险双重效应的公司债券流动性溢价研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程朱洪亮南京大学41.00 71171109 管理科学部2012题目基于计算实验的指令驱动市场交易行为与演化机制研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程张兵南京大学44.00 71171108 管理科学部2012题目基于跳跃扩散过程的境内外股票市场联动研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程李冰清南开大学45.00 71171119 管理科学部2012题目路径依赖型期权的数值方法以及应用研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程高雅琴北京航空航天大学20.00 71101004 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目基于风险转移和风险分担的团体贷款合约设计研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程应益荣上海大学42.00 71171128 管理科学部2012题目资本账户开放的数量分析及其应用研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程杨宝臣天津大学43.00 71171144 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目基于随机波动Heath-Jarrow-Morton模型的可违约债券定价及风险管理策略研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程薛宏刚西安交通大学42.00 71171158 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目基于样本外追踪效果的股票市场指数优化复制问题研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程吴恒煜西南财经大学42.00 71171168 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目基于藤Copula-GARCH与时变Levy过程的多重货币期权定价的蒙特卡罗模拟方法研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程朱宏泉西南交通大学45.00 71171170 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目异质信念、市场环境与资产定价学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程周颖刚香港中文大学深圳研究院42.00 71171173 国家自然科学基金项目管理科学部2012题目金融危机背景下股市和债市间跨市场效应及定价研究:国际比较和中国现状学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程张永杰天津大学 4.00 71110107040 管理科学部2012题目复杂金融系统计算实验国际合作研究学科分类一级：G01-管理科学与工程，二级：G0115-金融工程，三级：G0115-金融工程张维天津大学240.00 71131007 管理科学部2012。
基于多Agent_技术的地铁轨道交通信号智能控制方法
- 8 -高 新 技 术我国城市化和汽车化进程加速，导致交通拥堵、交通事故、环境污染和能源短缺等问题日趋严重。
在地铁轨道交通体系中，需要对各种信号进行控制，以保障列车安全、高效地行驶[1]。
地铁轨道交通信号智能控制是利用先进的信息技术手段对地铁列车进行精细化运行控制和调度，以提高地铁运行效率、安全性和服务质量[2]。
其目标是通过合理地调整地铁轨道交通信号来优化交通流量分配、缓解交通拥堵、提高交通运行效率、降低发生交通事故的概率以及提高交通安全性[3]。
为了进一步实现对地铁轨道交通信号的智能化控制，该文结合多Agent 技术对地铁轨道交通信号智能控制方法进行研究。
Agent 技术可以对交通流量、路况以及车速等数据进行实时监测和分析，快速响应交通状况的变化。
该技术还可以根据不同环境和条件进行自我调整和优化，以适应不同的交通流量和路况，从而提高控制效率和精度。
该技术具有快速响应和实时处理的特点，可以实现对地铁轨道交通信号控制的实时监测和控制功能，从而提高运行效率和安全性[4]。
1 设置地铁轨道交通信号控制器在地铁轨道交通信号智能控制中，需要根据列车的位置、速度和状态等信息实时监测路段的情况，以便控制信号机的开关。
同时，还需要设置适当的信号间距和信号灯颜色等参数，以保障列车行驶的安全性和高效性。
在地铁轨道交通中，信号控制器通常被安装在信号机箱内（该机箱通常被安装在路轨附近或者站台的下方）。
信号控制器的安装位置需要考虑信号控制器与信号机之间的距离、信号控制器所需的电力和通信设施等因素。
信号控制器会分布在轨道线路的各个关键位置，例如车站、隧道入口以及信号区间等位置（这些位置通常是列车行驶的关键节点）。
交通信号控制器示意图如图1所示。
在控制器中，各个模块的基本功能如下：1） 感知模块。
感知模块负责获取并监测列车的实时位置、速度和状态等关键信息，并将其传输给控制模块进行处理和分析。
2） 控制模块。
控制模块是信号控制器的核心部分，会根据实时的列车位置和路段情况计算最优的信号控制方案，并给信号机发送控制命令。
基于混合遗传算法的多Agent交通控制系统
Ｖｏ ． １６
Ｎｏ． Ｊ
Ｆｅ ｒ ａｙ ２ ０６ ｂ ｕ ｒ ０
文章 编 号 ：１０ ． ４ ２ ０ ） １ ０ ４ ０ ０ ９ ６ ４（ ０ ６ ０ ． ６ ．４ ７ ０
． ，・－－ －－－ ｌｌｌ ｌｌｌｌ ，’＇ ｌｌ ＇’，’ ｌｌ， ，、
＾
系统工程理论与方法ｉ
¨
～． ． ． ． ． ． ． 。 ‘ ． ． ． Ｉ ・ ． １ ． ． ． ． ＿ 。 ． ． ． Ｉ 。，
优 化 结 果 优 于 已有 的 爬 山 法 ．
关键 词 ： 交通信号控 制 ； 混合 遗传 算法 ； 能体 ； 智 多智 能体 系统 中图分 类号 ： Ｕ ９ ．ｌ ４ １５
Ｍ ｕｔ— ｅ ａ ｃ Ｃｏ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ｓ ｄ ｉｉＡｇ ｎｔＴｒ ｆ ｎ ｒ ｌＳ ｓｅ Ｂａ ｅ ｉ
Ｆ ｎ ｔｏ ｅｈ ｄ ｔ ｐｉ ｚ ｈ ｐ ｉ．Ｆｒｍ ｈ ｐｉ ｚ ｔｏ ｅ ｕｔ ｆＭ ａｌｂ ａ ｐｉａｉｎ ， ｉ Ｃ ｌ ｂ ｏ ｃｕ ｅ ｕ ｃｉｎ Ｍ ｔｏ ｏ ｏ ｔ ｅ ｔｅ ｓ ｌｔ ｍｉ ｏ ｔ ｅ ｏ ｔ ａ ｉｎ ｒ ｓ ｌ ｏ ｔａ ｐ ｌｃ ｔ ｓ ｔ ａｌ ｅ ｃ ｎ ｌｄ ｄ ｍｉ ｓ ｏ ｔ ａ ｂ ｄ ＧＡ ａ ｅｔｒｏ ｉ ｚ ｔ ｎ ｒｓ ｌ ｔ ａ ｌ ｃｉ ｔｏ ｈ ｔＨｙ ｒ ｉ ｈ ｓｂ ｔ ｐｔ ａｉ ｅ ｕｔｈ ｎ Ｈｉ－ ｌｍｂ ｍｅｈ ｄ． ｅ ｍｉ ｏ ｌ Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ： ｔａｆ ｉｎ ｌｃ ｎｒｌ ｙ ｒｄ ｇ ｎ ｔｃ ａｇ ｒｔｍ ； Ａｇ ｎ ； ｍｕ ｔ ａ ｅ ｔＳ ｓｅ ｄ ｒｆ ｃ ｓｇ ａ ｏ ｔｏ ；ｈ ｂ ｉ ｅ ｅｉ ｌｏ ｈ ｉ ｉ ｅｔ ｌｉ ｇ ｎ ｙ ｔｍ － ＣＬＣ 啪 ｂ ｒ： ｎ ｅ Ｕ４ １． ９ ５１
多Agent技术及其应用研究
3、制造领域
3、制造领域
在制造业领域，多Agent系统被应用于智能制造中。通过建立多个代理来模拟 生产设备、工人等对象，可以实现对生产过程的实时监控和控制，提高生产效率 和产品质量。同时，多Agent系统还可以应用于生产计划和调度等方面，优化生 产资源分配和生产计划。
4、公共服务领域
4、公共服务领域
在公共服务领域，多Agent系统被应用于城市管理、应急响应等方面。通过建 立多个代理来模拟城市中的居民、企业等对象，可以实现对城市资源的优化配置 和管理，提高城市管理的效率和质量。同时，多Agent系统还可以应用于应急响 应中，提高应急响应的速度和质量。
三、总结
三、总结
多Agent系统是一种具有广泛应用前景的分布式系统，其理论和应用研究涉及 到多个领域。通过对多Agent系统的理论和应用研究，可以提高、自动化等领域 的技术水平和服务质量。未来，随着技术的不断发展，多Agent系统的应用领域 将越来越广泛，同时对其理论和应用研究也将不断深入。
谢谢观看
3、多Agent学习理论
3、多Agent学习理论
多Agent学习理论是研究Agent如何在交互和协作过程中学习和适应的理论。 多Agent系统的环境是动态变化的，因此需要Agent具有学习能力，以适应环境的 变化。多Agent学习包括个体学习和社会学习两种模式。个体学习是指Agent通过 自身的经验进行学习，社会学习是指Agent通过与其他Agent的交互和协作进行学 习。
四、多Agent技术的优缺点
隐私和安全：多Agent系统中的数据和信息可能涉及隐私和安全问题，需要加 强数据保护和安全管理。
五、展望未来
五、展望未来
随着技术的不断发展和进步，多Agent技术将会有更广泛的应用前景和发展方 向。未来，多Agent技术将与机器学习、深度学习等其他技术更加紧密地结合， 实现更加复杂和智能的任务。多Agent技术将在物联网、云计算、边缘计算等领 域发挥更大的作用，为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。
智能交通环境下的Multi-Agent的交通仿真研究
智能交通环境下的Multi-Agent的交通仿真研究于海;熊军【摘要】在总结智能交通Agent技术的基础上,把Multi-Agent仿真应用于无信号交叉口的车流引导中,并以Netlogo语言为开发平台进行了系统的建模、仿真与评价,探讨了具体采用Multi-Agent技术进行交通仿真的方法,为Agent技术的研究奠定了基础.【期刊名称】《山西建筑》【年(卷),期】2015(041)009【总页数】2页(P142-143)【关键词】智能交通;Multi-Agent;交通仿真;信号【作者】于海;熊军【作者单位】天津市市政工程设计研究院道桥分院,天津300051;天津市市政工程设计研究院道桥分院,天津300051【正文语种】中文【中图分类】U121交通引发的一系列问题正引起世界各国的高度重视，其中，如何更好地缓解交通拥堵，提高通行效率，降低环境污染，是当今学者着重研究的问题。
在探索解决交通问题的途径中，人们开始逐渐应用高新技术来改变传统的交通控制与管理的方法，进而提出了“智能交通系统”这一概念。
在智能交通环境中，要使人、车、路等不同的子系统互相协作，有力配合，就必须引入可以拥有自主行为的智能单元体作为各个系统的承载体。
Agent作为一种智能的实体，拥有不同的层次，具体应用到交通领域中，可将智能交通系统中的各个子系统看作不同的Agent，使整个智能交通系统达到协调运行的目的。
对于Agent仿真的进展，目前国内外有许多研究机构都在积极开展这方面的研究。
当今国内外的主流研究方向有：行为协调的学习、Agent间的相互学习以及学习和通信的关系这三个方面。
环境中的Agent见图1。
Multi-Agent特征：所谓Multi-Agent系统就是由许多Agent组成的系统，但并不是简单的迭加，而是有机的组合。
该系统具有通信机制和协调机制等重要特性。
其中每个Agent可以与特定的一些其他Agent进行信息交换。
Agent根据事先设定的规则、标准和方式，对实际发生的资源冲突、目标冲突等进行协商和协调，最终达到维护系统整体利益的效果。
基于博弈学习的多Agent城市交通协调控制
基于博弈学习的多Agent城市交通协调控制作者：郑延斌王宁段领玉来源：《计算机应用》2014年第02期摘要：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；协调算法中图分类号：TP18文献标志码：AMulti-Agent urban traffic coordination control research based on game learningAbstract：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 algorithm0 引言随着经济的高速发展，城市交通拥挤现象日益严重，如何有效地解决城市交通问题显得愈来愈突出，它直接影响城市经济的发展和居民生活的质量。
城市交通多模态服务智能算法研究
城市交通多模态服务智能算法研究城市交通的发展一直是城市化进程中的重要部分，也是影响城市居民生活节奏和幸福感的关键因素之一。
随着城市化的加速，交通的压力日益增大，交通拥堵、交通事故等问题已经成为城市发展的瓶颈之一，城市交通多模态服务智能算法应运而生。
一、城市交通多模态服务的概念城市交通多模态服务是一种交通服务模式，它的特点是不仅涵盖了不同交通方式的服务，还针对交通系统的特点，从多个角度为用户提供多样化、定制化的交通服务。
多模态服务包括公共交通、出租车、共享单车、私家车等多种交通方式，在一定的区域范围内为交通出行提供全方位的服务，一方面提高了交通效率，另一方面也为城市居民出行带来了便捷。
二、城市交通多模态服务算法的意义城市交通多模态服务智能算法是指将人工智能、大数据、物联网等技术应用于城市交通多模态服务，通过智能算法优化交通服务，提高服务质量和效率。
在城市交通系统中，应用智能算法可以提高出行效率、减少交通拥堵、降低能源消耗和环境污染，同时也可以为城市交通管理部门提供数据分析和优化方案。
三、城市交通多模态服务智能算法的研究1. 基于人工智能的城市交通多模态服务算法在城市交通多模态服务智能算法研究中，人工智能的应用非常重要。
通过人工智能的技术和算法，可以对用户的出行需求进行快速计算和分析，实现出行方式的智能匹配。
另外，人工智能技术还可以帮助交通系统管理部门进行优化决策，实现交通管理的智能化和精细化。
2. 城市交通多模态服务的大数据分析算法城市交通多模态服务智能算法的研究还包括采用大数据技术进行数据分析和挖掘，通过对交通出行数据的分析和建模，可以实现交通服务的个性化定制和智能预测。
例如，通过运用大数据技术分析交通出行数据，可以得出用户最常使用的出行方式和出行路径，从而优化多模态服务，提高服务质量和用户体验。
3. 基于物联网技术的城市交通多模态服务算法在城市交通多模态服务智能算法研究中，物联网技术也是一个重要的研究方向。
《基于MATSim与SUMO的多分辨协同交通仿真系统设计与实现》范文
《基于MATSim与SUMO的多分辨协同交通仿真系统设计与实现》篇一一、引言随着城市化进程的加快，交通系统的复杂性日益增长，为了更准确地预测、规划和管理交通流，基于模拟仿真技术的研究成为交通工程领域的重点研究方向。
本篇文章旨在阐述一个多分辨协同交通仿真系统的设计与实现过程，该系统采用MATSim与SUMO两大仿真工具进行协同工作，以实现对不同时间、空间和交通场景的精确模拟。
二、系统设计背景与目标在交通仿真领域，MATSim和SUMO是两个重要的仿真工具。
MATSim主要侧重于宏观尺度的交通网络模拟，而SUMO则擅长于微观尺度的交通流模拟。
为了充分发挥两者的优势，我们设计了一个多分辨协同交通仿真系统。
该系统的目标是实现宏观与微观的有机结合，以更全面、更细致地反映真实世界的交通状况。
三、系统设计（一）系统架构本系统采用模块化设计，主要包含数据预处理模块、MATSim仿真模块、SUMO仿真模块以及后处理分析模块。
各模块之间通过数据接口进行交互，确保数据的流畅传输和处理。
（二）数据预处理模块数据预处理模块负责收集、清洗和整理交通数据，为后续的仿真工作提供基础数据支持。
该模块能够处理多种格式的交通数据，如GPS轨迹数据、交通流数据等。
（三）MATSim仿真模块MATSim仿真模块利用其强大的宏观尺度仿真能力，对交通网络进行模拟。
该模块能够根据预处理后的数据，生成交通网络拓扑结构，并预测未来一段时间内的交通流分布。
（四）SUMO仿真模块SUMO仿真模块则侧重于微观尺度的交通流模拟。
该模块能够接收MATSim输出的交通流数据，对每个交通元素进行详细的模拟，如车辆的运动轨迹、交通拥堵情况等。
（五）后处理分析模块后处理分析模块负责对仿真结果进行深入分析，包括交通拥堵分析、路径规划分析等。
该模块能够生成各种图表和报告，为决策者提供有力的决策支持。
四、系统实现（一）技术路线系统实现主要分为数据收集与预处理、MATLAB与SUMO 接口开发、MATSim与SUMO协同仿真以及后处理分析四个阶段。
智能交通领域中的人工智能智能预测与决策支持
智能交通领域中的人工智能智能预测与决策支持智能交通是指利用先进的信息技术和通信技术，对交通系统进行智能化管理和优化，以提高交通效率、安全性和环境友好性。
人工智能作为一种强大的技术工具，正在逐渐应用于智能交通领域，为交通预测和决策提供支持。
一、智能交通中的数据分析与预测在智能交通领域中，数据的收集和分析是至关重要的。
通过收集交通流量、道路状况、车辆信息等大量数据，人工智能可以对交通状况进行准确预测，为交通管理部门和驾驶员提供决策支持。
人工智能可以通过对历史数据的分析，识别出交通拥堵的规律和影响因素。
基于这些规律，智能交通系统可以预测未来的交通状况，并提供相应的交通建议。
例如，在高峰时段，人工智能可以通过对历史数据的分析，预测出哪些道路容易出现拥堵，并向驾驶员提供绕行建议，从而减少交通拥堵的发生。
二、智能交通中的决策支持系统智能交通中的决策支持系统是基于人工智能技术的，可以为交通管理部门和驾驶员提供决策支持。
决策支持系统可以根据实时的交通数据和预测结果，为交通管理部门提供优化交通流量的建议，帮助他们制定更科学的交通管理策略。
同时，决策支持系统也可以为驾驶员提供个性化的驾驶建议。
通过分析驾驶员的驾驶习惯和行车路线，决策支持系统可以帮助驾驶员选择最佳的路线，并提供实时的交通状况信息，以避免拥堵和事故。
三、智能交通中的智能控制系统智能交通中的智能控制系统是人工智能技术在交通领域的又一重要应用。
智能控制系统可以通过对交通信号灯的优化控制，提高交通的流畅性和效率。
通过分析交通流量和交通状况，智能控制系统可以动态地调整交通信号灯的时间间隔，以适应不同时间段和不同道路的交通需求。
智能控制系统还可以与其他智能交通设备进行联动，实现更高效的交通管理。
例如，当智能控制系统检测到某个路段出现拥堵时，可以与周边的监控摄像头和电子警察系统进行联动，及时采取措施疏导交通，并向驾驶员提供实时的路况信息。
总结起来，人工智能在智能交通领域中的应用，主要体现在数据分析与预测、决策支持系统和智能控制系统三个方面。
《基于MATSim与SUMO的多分辨协同交通仿真系统设计与实现》范文
《基于MATSim与SUMO的多分辨协同交通仿真系统设计与实现》篇一一、引言随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益凸显，为提高交通系统的效率与质量，对交通仿真系统的设计与实现提出了更高的要求。
本文提出了一种基于MATSim与SUMO的多分辨协同交通仿真系统，该系统可对不同尺度和复杂度的交通网络进行模拟与评估。
二、背景及意义MATSim（Multi-Agent Transport Simulation）和SUMO （Simulation of Urban MObility）是当前较为流行的交通仿真工具。
MATSim注重宏观层面的交通流模拟，而SUMO则擅长微观层面的交通细节模拟。
两者的结合可以实现多分辨率、多尺度的交通仿真。
本文的设计与实现具有重要的理论意义和实际应用价值，不仅提高了交通仿真的准确性和效率，而且为城市交通规划、交通管理和交通政策制定提供了强有力的技术支持。
三、系统设计（一）设计目标本系统设计的主要目标包括：实现宏观与微观的协同仿真，提高仿真结果的准确性和可信度；支持多分辨率的交通网络模拟，满足不同层次的需求；提供友好的用户界面，方便用户操作与交互。
（二）系统架构本系统采用模块化设计，主要包括数据预处理模块、MATSim仿真模块、SUMO仿真模块、协同仿真模块以及结果分析模块。
各模块之间通过接口进行数据交换与协同。
（三）关键技术1. 数据预处理：对交通网络数据进行清洗、转换和标准化处理，以便于后续的仿真分析。
2. MATSim仿真：利用MATSim进行宏观层面的交通流模拟，包括交通需求、路径选择、车辆运行等。
3. SUMO仿真：利用SUMO进行微观层面的交通细节模拟，如车辆轨迹、信号灯控制等。
4. 协同仿真：实现MATSim与SUMO的协同仿真，通过接口进行数据交换与协同，实现宏观与微观的有机结合。
5. 结果分析：对仿真结果进行统计分析，评估交通系统的性能与效率。
四、系统实现（一）开发环境本系统采用Java语言进行开发，使用Spring Boot框架进行后端开发，前端采用HTML、CSS和JavaScript进行页面开发。
multimodal intersection analysis
multimodal intersection analysis什么是多模态交叉分析？为什么它在现代交通规划和设计中如此重要？多模态交叉分析是一种整合多种交通模式（比如步行、自行车、公共交通及汽车等）的交叉口设计方法。
它旨在提供更安全、更高效、更可持续的交通解决方案。
在现代交通规划和设计中，多模态交叉分析变得越来越重要，因为它可以帮助解决快速城市化和交通需求增加所带来的挑战。
下面我将一步一步回答这个问题。
1. 交通需求的多样性：在现代城市中，人们使用各种不同的交通模式来满足他们的出行需求。
有些人选择步行或使用自行车，有些人则选择公共交通系统，还有些人选择开车。
这种多样性使得在交通规划和设计中需要同时考虑到不同交通模式的需求。
2. 市区拥堵问题：随着城市的扩大和人口的增加，交通拥堵已经成为了许多城市所面临的主要挑战之一。
传统的车辆导向交叉分析往往无法解决大规模车辆拥堵问题。
而多模态交叉分析能够通过整合不同的交通模式，提供更高效的交通解决方案，减少拥堵现象的发生。
3. 可持续发展需求：随着人们对环境保护和可持续发展的关注增加，各国政府都在积极鼓励可持续出行方式的采用。
这意味着交通规划和设计要兼顾社会、经济和环境的可持续性。
多模态交叉分析提供了一种集成各个交通模式的方法，能够优化交叉口设计，减少对环境的负面影响，并鼓励人们采用更可持续的出行方式。
4. 交通安全问题：交叉口是交通事故发生的热点区域之一。
传统的车辆导向交叉分析在设计上往往忽略了非汽车交通参与者（如行人和自行车骑手）的安全需求。
而多模态交叉分析通过考虑到不同交通模式的需求，可以提供更安全的交通解决方案，降低交通事故发生的概率。
5. 城市形象和居民满意度：交通规划和设计不仅关乎交通迁移的效率，还关乎城市形象和居民的满意度。
一个好的交通系统可以提高城市的吸引力，并提升居民的生活质量。
多模态交叉分析可以帮助交通规划师和设计师创建出一个兼顾不同交通模式需求的城市形象，从而提高居民满意度。
基于多代理人系统的仿真模型研究
基于多代理人系统的仿真模型研究随着科技的不断发展和进步，基于多代理人系统的仿真模型已经成为了一个热门话题。
这种模型通过以人或组织为单位，对其进行建模和分析，进而推动这个领域的不断发展和创新。
本文将会探讨多代理人系统的概念、应用和研究成果。
1. 多代理人系统的概念多代理人系统（Multi-agent system, MAS）是一种由多个智能体相互作用的计算机系统。
这些智能体可以是软件程序、机器人、虚拟角色，它们从属于不同的用户和利益组。
MAS基于社会、经济和生态等复杂系统的分析，主要用于模拟各种现实世界中的问题、特别是应用于自然生态系统、城市规划、贸易和经济发展等领域的研究。
MAS在近年来的学术界和产业界都得到了广泛的应用和重视。
2. 多代理人系统的应用在实际应用中，多代理人系统可以应用于很多领域，例如自动化生产系统、军事决策、环境管理、物流管理、公共交通等，尤其是在金融、游戏和交通方面有着广泛的应用。
例如，在金融领域，MAS可以用于股票市场、银行系统等方面，通过智能体之间的交互协作、信息分析和预测等手段，来提高金融系统的效率和精度。
在游戏领域，MAS可以被应用于模拟复杂的角色互动，实现自然而然的人物对话，更加真实地反映人物之间的关系和互动。
在交通领域，MAS可以被应用于交通拥堵模拟，以及路线建议和优化等方面，为路况管理以及智能交通系统提供技术支持。
3. 多代理人系统的研究成果多代理人系统的研究涉及的范围非常广泛，例如运动规划、环境仿真和机器学习等方面，也涉及到传感器、网络、机器人等多种技术。
下面，我们将会介绍一些近年来的研究成果。
在机器人领域，基于MAS的智能体交互方式已经成为一个重要的研究方向。
以交通协调为例，在新加坡，研究人员通过基于MAS的智能交通管理系统，实现了车新驾驶的自主感知并减少了拥堵时间。
在环境仿真领域，MAS可以被用于创建与自然环境相似的虚拟世界。
一个典型例子是城市规划，美国休斯敦的城市规划师通过基于MAS的城市仿真程序，可以预测新的规划方案对城市的影响，从而为城市发展提供指导。
一种基于Multi
一种基于Multi-Agent的高效路径规划系统研究向传杰,贾云得,续爽(北京理工大学信息科学技术学院计算机科学与技术系,北京100081)摘要:基于Multi-Agent系统规划,综合采用了传统两点之间最短路算法、自行设计的点聚合算法和邻近点融入算法,并根据路况的变化和GPS系统计算新的路线以调整生成路线,从而形成了一种高效的智能路径规划系统。
系统在大连市烟草专卖局ERP基于GIS的烟草配送系统中的运行表明:采用这套路径规划系统,减少了每天出车数量,平均降低了行车里程,降低了配送的成本。
关键词:Agent;GIS;优化中图法分类号:TP301.6 文献标识码: A 文章编号:1001-3695(2004)11-0104-02A P ractical Pat h Layout S yst em Based on M ult i-AgentXIANG Chua n-jie,J IA Yun-de,XU S hua ng(Dept.of Comp uter S cience&Engineer ing,College of Information S cience&Technology,Beijing Univers ity of Technology,Beijing100081,C hina) Abst ract:Ba sed on the la yout sy st em w hich is upon t he m ulti-agent,we int egrat e t he t radit ional algorit hm s of t he short es t pa thbet ween t wo points algorithm a nd t he heuristic algorithm,w it h a s tencil-pla te clus tering a lgorit hm and a cont ig uit y points inclu-ding algorit hm.According t o the changes of road condit ions and t he new rout e calcula ted by GPS sy st em,a kind of high efficient intelligent pat h la yout sys tem com es out.The perform a nce of this s yst em in the t obacco dis tribut ing of E RP Toba cco Monopoly B ureau,DaL ian City indica tes t hat a pplying t his pat h lay out sy stem ha s reduced the t im es of the dis tributing of trucks and ha s reduced t he dist ance a nd the cost of dist ributing.Key wo rds:Agent;GIS;Opt im ize路径分析是GIS信息系统的重要组成部分,它可高效利用城市路网,根本缓解城市交通压力,高效合理协助车辆运行,如高效调配警车、救护车、消防车、配送车辆等到达指定位置或按指定线路行驶,以最短的时间、最小的成本完成相应的任务。
基于Agent的智能决策支持系统
基于Agent的智能决策支持系统
向阳;沈洪
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2006(032)016
【摘要】根据决策支持系统应用中存在的问题,提出了一种新的利用决策支持系统求解问题的思路,并将Agent思想和技术引入到这一思路的实现中,设计了一种基于Agent的智能决策支持系统的架构,该架构主要由模型选择Agent、模型构造Agent、模型求解Agent和人机交互Agent 4个部分组成.该结构的实现可有效地突破基于模型的决策支持系统在求解问题时难以适应动态环境变化的障碍,使决策支持系统真正成为面向问题系统,极大地提高了决策支持系统的智能型,能够根据问题的变化作出适应性的自主的调整,满足用户的求解问题的要求.
【总页数】3页(P167-169)
【作者】向阳;沈洪
【作者单位】同济大学电信学院,上海,200092;上海财经大学公共经济管理学院,上海,200433
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于黑板的多Agent智能决策支持系统设计 [J], 孙喁喁
2.基于黑板的多Agent智能决策支持系统的Agent实现 [J], 孙喁喁;刘萍萍
3.基于多Agent的智能决策支持系统研究 [J], 孙喁喁
4.基于FCM和AHP的多Agent智能决策支持系统 [J], 曲晓燕;王梓旭
5.基于Agent的金融生态环境智能决策支持系统研究 [J], 杨建卫
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。