【摘 要】
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为研究诱导模型的诱导效果,用元胞自动机模型模拟车辆在路网中的行为,仿真了不同诱导信息在不同交通量、不同受诱导率情况下对交通流的影响,提出基于Agent的交通诱导模型,模
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海理工大学管理学院,
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为研究诱导模型的诱导效果,用元胞自动机模型模拟车辆在路网中的行为,仿真了不同诱导信息在不同交通量、不同受诱导率情况下对交通流的影响,提出基于Agent的交通诱导模型,模型采用Q-学习算法优化诱导信息,可根据路网中交通流情况发布建议性诱导信息,调节交通流分布。仿真结果表明:影响诱导效果的主要因素为受诱导率和诱导信息,基于Agent的交通诱导模型能有效均衡路网交通流,且随着交通流的增加,优势逐渐明显。在轻交通量情况下,该模型较出行者自由选择路径模型略优;但在重交通量情况下,发布建议性的诱导信息比描述性诱导信息能减少12%平均行程时间。
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