多智能体在城市交通系统中应用现状综述

　　摘 要： 多智能体技术通过各自治智能体间的通讯、协调、合作来表达实际的复杂系统，特别适用于城市交通系统的建模。在分析了多智能体技术和城市交通系统特性的基础上，对多智能体在城市交通管理系统、出行信息系统和公交系统中的应用现状进行了综合论述，对各个领域最具代表性的应用进行了介绍和分析。研究认为，多智能体技术为城市交通问题提供了良好的解决方案，在具体应用中需要对交通环境和实体进行准确的建模，缓解通信需求、降低运算量及低协调复杂度、增强应用系统的稳定性和安全性。最后指出了多智能体技术在城市交通系统应用中的发展趋势。

　　1 引言

　　Agent 是运行于动态环境中的具有较高自制能力的实体，具有自主性、分布性、协调性和一定学习、推理能力。多智能体系统通过Agent 间的通讯、合作、协调和控制表达系统功能及行为特性。城市交通系统是自然的、分布的、复杂的、动态的、规模庞大的系统，采用多Agent 技术建模城市交通系统可为交通决策者和使用者提供良好的解决方案。从二十世纪80 年代末，就有学者将多Agent 技术引入到城市交通系统的建模中，利用其协作、存储、智能性和自治性为使用者提供在线决策支持、实时交通控制，或利用其对客观世界的准确描述进行交通系统运行仿真，发现交通系统中的问题、规律或验证新的理论和算法。本文从ITS 框架中的先进的交通管理系统（ATMS）、先进的出行者信息系统（ATIS）、先进的公交系统（APTS）三个方面对Agent 技术在城市交通系统中的应用现状展开论述，最后指出多Agent 技术在城市交通系统的应用中需解决的问题以及发展趋势。

　　2 多Agent在ATMS中的应用

　　在ATMS 中，多Agent 技术主要用于提供实时的决策支持并进行适当的管理控制。根据Agent 慎思型和反应型两种模型结构，建构基于Agent 的城市交通管理系统也有两种思路：分层递阶式和完全分布式。

　　2.1 分层递阶式结构

　　分层递阶式结构的每一级都由功能、结构类似的Agent 组成，同级Agent 间可相互协调，上级Agent可作为对应下级Agent 的协调单元，下级Agent 向所属上级Agent 传输局部系统环境和系统控制的反馈信息，为上级Agent 提供决策依据。最早的分层递阶式系统就是KITS 和TRYS.

　　KITS 产生于在1992-1994 年间，将交通领域知识分解成与路网拓扑结构相匹配的单元集合，提供专门的推理机制进行交通决策和管理。如图1 所示，底层的Agent 通过协作完成交通监控和管理任务，Actor 是直接和问题区域对应的交通评价和管理单元，Supervisor 负责全局路况分析、解释以及合成全局行动方案。KITS 的成功表明：基于知识的模型可以和多Agent 技术相集合来提高城市交通系统的监控和管理能力。

　　图 1 KITS 架构图

　　TRYS 是在1991-1994 年间建立的实时自适应的交通管理决策系统。如图2 所示，TRYS 的结构与KITS 相似，通过Agent 访问实时采集的路况数据，并由Agent 内部的知识库和推理引擎对数据进行分析处理，coordinator 负责协调各Agent的工作以形成全局解决方案。与KITS 不同的是，TRYS 中的问题区域由独立的、功能强大的Agent负责监督。

　　图 2 TRYS 架构图。

　　翟高寿和Choy根据递阶控制结构理论及城市交通系统的结构特征，提出了四层的分层递阶式结构，分别是：决策层（城市交通控制决策系统）、战略控制层（若干区域协调控制系统）、战术控制层（若干路口控制系统）、执行层（检测器、信号控制器和信号灯等）。

　　该结构的协调控制策略在TRYS 基础上进一步下放到了路口级，建立了路口Agent，每个路口成了一个智能的知识系统，可及时根据路口交通状况进行控制策略的实时部署与调整，更好地适应了交通系统动态性、实时性强的特点，对突发性交通流的变化有很好的适应和调节能力。

　　2.2 完全分布式结构

　　在完全分布式结构的系统中，Agent 凭借自身的知识和智能与相邻区域Agent 协调共同完成路口的管制。最初的应用就是西班牙的TRYSA2 系统，如图3 所示。TRYSA2 Agent 有一个控制计划集，每个计划都被赋予了能够减轻交通压力的效用值。系统可通过评估相关Agent 的计划效用值合成系统最优的解决方案。Oliveira 、承向军、杨兆升等学者也先后提出了以路口Agent 为基本控制单元的完全分布式控制结构，系统中的Agent 都具备了一定的存储、匹配和智能计算功能，可依靠良好的协调算法实现多Agent 之间的协调与合作以达到整体优化和控制的目的。

　　图 3 TRYSA2 架构图。