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智能交通管理论文范文1
在传统的交通管理工作中，往往都是在数学模型的基础上，利用最优算法产生的一套管理体系。这种管理工作中通常都为了更好的简化和解决某些问题受到技术限制。究其原因，这种简化管理策略与城市尤其是大型城市的交通非线性、瞬变性和动态特征相悖，在很大程度上这些传统交通管理控制策略无法应对瞬时多变的交通实际状况。传统交通管理策略的应用缺陷:首先，传统的交通管理策略通常看似采用了最优方法，实际上这些管理策略往往都并非最优策略，反而存在着很多意料之外的问题，进而造成了交通管理混乱，引发各种交通问题。其次，在大规模城市交通管理中，由于城市交通流量的变化及突发状况的增加，使得这些交通数据经常产生无法及时有效的传输实时数据的现象。再次，面对日益变化的城市交通路线以及迅速扩大的城市规模，传统的交通管理系统经常出现无法及时根据道路实际状况进行调整的问题，导致管理策略与现实不符。最后，对于各种突发性问题，传统的交通管理系统并没有相关的突发事故应急能力，这个时候往往都需要大量的人工干预来进行管理。
鉴于上述交通管理工作中存在的种种不足和缺陷，为了更好的简化交通管理系统流程，完善交通管理工作流程，在传统管理模型的基础上进行优化计算来实现适时、有效的交通管理控制体系显然是不现实的。此时，我们需要将目光脱离传统的交通管理流程，从新的技术角度入手去研究交通管理新流程，从而实现交通管理工作的有序、科学。面对这种情况，以智能交通系统为核心的交通控制系统应运而生，然而时至今日仍然有不少单位虽然看似引入了人工智能技术，但是面对复杂的技术标准和设备操作要求，不少工作人员就显得有点无力了。但是事实证明，这种做法是成功的，它虽然在交通管理领域工作人员操作上存在问题，但是在系统应用效果中有着巨大优势。基于此，我们可以从下面两个角度去分析智能协作技术在交通管理中的应用。首先，由于城市交通状况本身有着复杂、非线性且瞬时多变的特征，同时交通管理人员又高度要求信息传输的实时性、瞬时性，这个时候对整个城市交通管理系统实现最佳控制显然是不可能的，只能要求整个城市交通保持在最合理、最有序的状态。其次，在智能协作技术在交通管理中的应用上，局部合理与整体合力并不存在相悖的问题，但是当产生这种问题的时候我们可以从局部入手进行协商，通过协作的方式来解决各种相悖问题，从而确保交通管理工作的有序开展。
2智能协作技术在交通管理中的具体应用研究
通过对我国传统交通管理工作存在的问题和特征研究，采用多个不同功能的智能技术来协作控制交通工作可谓是一种合理、有效的管理方法，这一技术是基于智能协作为核心的新型交通管理系统，具体应用策略如下。
2.1系统建设
交通信号灯作为当今交通管理控制的主要手段，也是城市交通的基础管理措施，在整个城市交通控制系统中一直发挥着不可替代的重要作用。因此在这里研究中，我们主要以路通灯的控制为基础来阐述智能协作技术的应用情况。为了更好、更方便的叙述这一系统优势，我们这里不妨将信号灯的应用设为如下情况。(1)路口是交通系统的基本控制单位。一个城市的交通系统主要由路口1,路口2,…,路口n共n个路口及连接这些路口的所有道路组成。(2)各方向红绿灯基本周期相同,记周期开始时刻为t=0,1,2,…；(3)Li(t)为描述t时刻等候在i路口的车辆数量的向量。Li(t)=(Xi(t),Yi(t),…),其中Xi(t),Yi(t),…分别表示t时刻等候在i路口的不同方向的等候车队长度。Li(t)为状态变量。(4)X′,Y′,…分别表示系统设定的不同方向等候车队长度的阈值。一旦某方向的等候车队长度超过阈值,则agent开始协商、协作以使等候车队长度低于或尽量接近于此阈值。此阈值可根据具体情况动态修改。(5)g(t)为在t时刻开始的周期中绿灯亮所占的比例,此为控制变量。值得指出的是,基于多agent的智能交通管理系统并非用于处理这种简化假设—它恰恰是为了解决传统交通控制过于简化交通模型的问题而设计的;本文也不拟对此假设所涉及的变量进行精确建模和计算。对于复杂的实际情况和更多的功能需求,可以相应增加agent的知识库内容及感知器的复杂度。这些都不影响对系统基本结构和工作原理的阐述。
2.2系统设计
目前，虽然智能协作技术已经在交通管理领域得到广泛的应用，但是仍然有不少地方需要我们深入研究和探讨。尤其是在交通流量日益增多、交通事故不断发生、交通问题越来越复杂的今天，建立健全交通管理机制势在必行。在这里的智能协作技术应用中，具体的设计策略如下。
2.2.1系统结构
系统的整体结构如图1所示。系统中包括两类agent:一个区域控制主题(AreaControlAgent,简记为ACA)和多个路口控制agent(CrossContro-lAgent,简记为CCA)。其中,每个路口控制agent可与邻近的agent通信,并与唯一的区域控制agent相连。下面分别对这两类agent加以介绍。
2.2.2路口控制agent(CCA)
路口控制agent是典型的协同型agent,即所有的CCA有着共同的全局目标—使得区域交通畅通,同时每个CCA也有与全局目标一致的局部目标—尽量使本路通畅通。城市中的每个路口有且仅有一个CCA。CCA的基本功能是:根据路通状况动态调整g(t),即一个周期内的红绿灯配时方案,使得本路口的等候车队长度Li(t+1)尽量取最小值,同时使Li每个分量(Xi(t),Yi(t),…)均小于系统设定的阈值。并每个周期向相邻CCA及所从属的ACA发送当前路口状态信息。当Li的某个分量(如Xi)高于所预定的值阈X′时,该CCA根据其邻近4个CCA及路口的状态,发出协作请求。例如:请求其上游路口i的CCA在t1时刻减少gi(t2),或请求其下游路口j的CCA在t2时刻增加gj(t2)等,以确保路口的畅通。当CCA收到邻近CCA的协作请求时,也可以根据自身状况及当前路口状况,接受、协商或拒绝。此外,CCA还接受ACA所发出的控制指令和策略调整指令。路口控制agent的结构如图2所示:所有路口控制agent有着相同的结构。包括控制模块、推理机、感知器、执行模块、状态栏、知识库、路口模型等部分。
2.2.3区域控制
区域控制agent负责协调、指挥所管辖的CCA,并收集、分析、整理所辖CCA定期发送的路口状态报告。在通常情况下,CCA享有很高的自治性,ACA不干涉CCA对本路口的交通控制,以及CCA之间的协商协作行为。在具体的管理工作中，一旦发生如下情况，我们可以迅速的通过智能协作技术命令来实现交通管理工作。首先，突发事件的发生，比如有消防车、救护车等特殊车辆要通过某种特定的车道的时候，交通管理部门可以利用CAC强制命令该路段所有路口的交通灯全部亮绿灯，从而确保这类车辆的迅速通过。其次，发现区域路段出现严重负载不平衡现象的时候，可以在全局工作角度上去控制和分析，并合理的进行修正与处理。
3结束语
