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文檔簡介
1、交通安全關(guān)系千家萬戶,如何為人們提供安全、高效、舒適的交通環(huán)境是世界各國都高度關(guān)注的問題。在交通領(lǐng)域,人工智能技術(shù)得到廣泛的應(yīng)用。特別是利用專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘以及智能網(wǎng)絡(luò)等對ITS的擴(kuò)展,為交通安全問題的解決帶來了新的希望。然而這些研究僅僅是依靠對交通環(huán)境和交通系統(tǒng)的改變,忽略了駕駛員在駕駛過程中的核心作用。因此,這些研究仍不能從根本上解決我們所面臨的問題。以人為本,把研究駕駛員的行為模式作為研究的重點(diǎn),也就成了研究者們需要面對的新挑戰(zhàn)
2、。
Agent具有很多獨(dú)特的性質(zhì)。因此,利用Agent來對駕駛員的行為決策模型建模,可以很方便分析駕駛員在各種道路環(huán)境條件下的行為決策,挖掘出危險(xiǎn)性高的行為和事故的臨界條件,最終為交通管理部門提供決策支持。這樣的研究對提高交通效率、減少事故發(fā)生來說無疑是有用的。針對這一新的領(lǐng)域,雖然已有不少的學(xué)者從各個(gè)不同的角度進(jìn)行了研究,但時(shí)至今日仍沒有提出一個(gè)適應(yīng)復(fù)雜的、交互的、動(dòng)態(tài)變化的交通環(huán)境駕駛行為決策模型。因此,本文的研究目標(biāo)
3、,是在現(xiàn)實(shí)的、復(fù)雜的、交互的以及變化的環(huán)境中,構(gòu)建一個(gè)駕駛行為決策模型。并通過模型,分析和研究駕駛員的行為模式,為分析事故誘因和輔助交通管理提供決策支持。本文主要包括以下幾個(gè)方面:
⑴提出了基于多Agent系統(tǒng)的駕駛行為決策模型(Driver Behavior DecisionModel-DBDM)。本文根據(jù)駕駛員的特點(diǎn)和行為特性,設(shè)計(jì)出了“擬人化”的駕駛Agent模型,抽象出了駕駛Agent的動(dòng)作空間和狀態(tài)空間。并在此基
4、礎(chǔ)上提出了DBDM。
⑵提出了支持DBDM的混合決策算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。為了使我們提出的DBDM具有很好的可擴(kuò)展性和擬人性,我們?yōu)镈BDM設(shè)計(jì)了混合決策算法。憑借這個(gè)混合決策算法,我們設(shè)計(jì)的駕駛Agent能以接近人的方式推理和決策,并能適應(yīng)復(fù)雜、交互交通環(huán)境。最后我們改進(jìn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,使其能與DBDM相融合。
⑶設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于MAS的模擬系統(tǒng)?;谇懊娴奶岢龅哪P停覀冞€實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于MAS的模擬系統(tǒng)來
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