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CA跟驰模型人工智能算法及仿真

更新时间：2019-11-23 15:57:28 大小：413K 上传用户：杨义查看TA发布的资源 标签：人工智能 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

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CA 跟驰模型人工智能算法及仿真

张立东，王英龙，潘景山

山东省计算中心，山东省计算机网络重点实验室，济南（250014）

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摘

要：重点研究了 NaSch CA 模型中车辆变速步长的人工智能推理算法.归纳得到驾驶员

等级是决定跟驰行为的决定性因素,因此以驾驶员等级作为决定跟驰行为变速步长的主要因

素,建立一维模糊推理机,驾驶员等级作为推理机的输入变量,CA 模型中的车辆变速步长作为

推理机的输出变量,从经验中提炼出不同的加减速步长推理逻辑算法成立规则库,从而建立起

由驾驶员等级到变速步长的映射关系.该算法改进了 NaSch 模型中变速步长为固定值 1 的缺

点,丰富了跟驰行为的多样性.仿真结果表明了该模型的可行性.

关键词:元胞自动机，交通流，跟驰模型，人工智能，模糊推理理论

文章标识码:A

中图分类号:U491.25

TP18

v_n^*_*= min{v_n,d_n−1}

(3)随机化减速

；

(3)

1. 前言¹

最初的元胞自动机交通流模型是

Wolfram 于 1986 年提出的 184 号规则^[1],这

个运动的元胞自动机规则可以用下式表示:

如果车辆 n 速度大于 0,则以概率 p 减 1,否则

Prob(v_n^*_*= max{v_n−1,0}) = p

不变,即

； (4)

(4)位置更新

n_i(t +1) = n_iⁱⁿ(t)[1− n_i(t)] + n_i(t)n_i^out(t)

(1)

车辆以新的速度向前更新移动

式中, n_i(t) 为车辆占据数(格点 i 空时 n_i= 0,

有车辆时 n_i= 1), n_iⁱⁿ(t) 代表车辆原来所在

元胞的状态, n_i^out(t) 代表目标元胞的状态.

x_n^*_*= x_n+ v_n^*_*

(5)

之后,国内外的众多专家学者针对该模

型进行了不同的改进研究[3-6].直到 20 世纪

90 年代后,AI 理论首次应用于跟驰模型的研

究上[7-9].NaSch 模型的四步规则综合反应

了交通现象的最小化规则集,能再现阻塞的

自发形成.但仔细分析 NaSch 模型,不难发现,

其加速和减速过程的步长均为 1,即不论驾

驶员的熟练程度、心情,车辆状况,道路状况

如何,其车速的改变总是以 1 为单位步长,这

与实际相比有些不尽合理.笔者结合人工智

能理论,运用模糊推理技术,研究了以驾驶员

等级为输入,以 NaSch CA 模型中的速度步

长改变值为输出的逻辑推理算法.

Nagel 和 Schreckberg 于 1992 年提出了

著名的 Nagel-Schreckenberg 模型 ^[2]（即

NaSch 模型）,在确定性模型的基础上加入了

随机项.Nasch 模型在时间和空间上都是离

散的, 其基本思想可以描述为:设车辆 n 的

位置为 x ,速度为 v ,且

v_n∈{0,1,2,3,...,v_max

为整数,车辆 n+1 在车辆 n 前方,两车间距

,单元格长7.5米,时间步长1秒,

}

d_n= x_n+1− x_n

状态更新规则由连续的四步构成:

(1)加速过程:

如果v_n< v_max,则速度加1,但不超过 v_max,即

v_n^*_*= min{v_n+1,v_max

}

2. 人工智能 CA 模型算法设计

；

(2)

(2)减速过程

2.1 驾驶行为的闭环控制系统分析

如果 d_n≤ v_n,则车辆 n 减速到 d_n−1 ,即

在人-机系统中,驾驶员可近似看作一个

线性闭环控制系统,如下图.

¹本课题由山东省信息产业专项发展资金资助

(Shandong Information Industry Special Development

Fund of China No.2006R00042)

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