一种基于多智能体的车联网环境下路径选择仿真系统的制作方法

本发明涉及路径选择仿真技术领域，特别涉及一种基于多智能体的车联网环境下路径选择的仿真系统。

背景技术：

20世纪60年代以来随着计算机技术的进步，使得交通仿真成为一种通过采用计算机模型来反映复杂交通现象重要分析方法。交通仿真是通过建立计算机仿真模型来模拟交通现象在时间和空间上的变化过程和规律，尤其对于在一些前瞻性、危险性交通环境的研究，交通仿真具有不可替代的作用。车联网被证明具有巨大的经济和社会效益，能够很大程度上解决现有的交通问题。但关于车联网的研究和应用正处于初级阶段，对于车联网环境对交通系统的影响机制还不甚了解，因此通过仿真研究车联网环境下交通系统的有关问题显得十分必要。由于交通现象是由路网使用者在道路上运动的集计现象，路网交通流分布及运行状态更是由出行者的路径选择行为决定。同样在车联网环境下交通系统的运行状况是由出行者在车联网信息条件下的路径选择行为决定的，所以在车联网环境下，从出行者路径选择行为仿真出发研究车联网环境对交通系统的影响机制十分必要，对车联网应用也具有重要作用。

多智能体(Multi-agent)技术通过智能体间的行动和相互作用来模拟复杂的交通现象，人们运用多智能体技术提出了一些微观交通流模型，如车辆跟驰模型、换道模型等。多智能体技术作为分布式计算的一种框架，能够研究研究复杂、动态的系统。多智能体技术特别适合模拟由微观个体行为产生宏观现象涌现的交通现象，能够通过对个体的行为建立模型出发，研究由这种行为集计产生的宏观效果。因为研究车联网环境下交通系统的运行状况需要从出行者在车联网环境下的出行行为研究出发，且车联网环境下的交通系统为各部分相互交织、相互影响的复杂巨系统，所以应用多智能体技术从出行者行为出发研究车联网环境下交通系统运行状况具有更好的可信度和有效性。

技术实现要素：

本发明的发明是提供一种基于多智能体的车联网环境下路径选择仿真系统，以提供一种车联网信息条件下从个体行为交通出发的一种通用性仿真框架，提高研究车联网下交通系统研究的可靠性和有效性，为车联网应用研究提供一种高效、 可行的研究工具。

本发明的技术方案是：基于多智能体的车联网环境下路径选择仿真系统，借助于开源多智能体仿真工具NetLogo搭建仿真系统，搭建包括以下步骤：

(1)仿真系统初始化设定

给仿真系统世界设定一个坐标原点，在此坐标原点的基础上给世界一个界限，如设置世界范围为x方向坐标范围为[-25,25]，y方向的范围也是[-25,25]，因此仿真系统的为50×50的由2500个离散的Patches组成的世界，然后按照需要将一部分Patches集合的颜色设置为特定的颜色(如灰色)作为道路，除此之外的Patches设置为另外的易于区分的其他颜色(如绿色)作为路侧建筑等，车辆智能体可以通过判断Patches的颜色识别道路，并给路段Patches赋予一定标识和一定的自由流速度也就是最大速度以划分路段等级，同时对交叉口的Patches进行编号，以交叉口节点Patches的编号组成的有序数组用来表示仿真系统中的路径及OD对等。

(2)车辆智能体的生成及初始化

根据需要在特定的坐标位置按照可以设定的来车率p生成车辆智能体(Turtles)，算法为：

if区间[0,100]内随机生成的数k小于p·100，then生成车辆

每个车辆智能体生成后需要对其进行初始化设置，如颜色、车辆ID、所属OD、航向、加速度、初始速度等，这样可以按照研究需要生成不同属性、不同构成比例的车辆智能体，并且这些属性和比例可以通过人机交互界面进行方便的调整；

(3)仿真内核

为车辆智能体的行动规则，包括微观战术层规则和宏观战略层规则：

1)战术层规则

车辆智能体在仿真系统中路网上的微观行驶规则，主要在于路段和交叉口的行动规则，首先是路段上的跟驰行为，车辆n生成后，根据其初始化设定的初速度行驶，在行驶过程中根据前车n+1行驶状况作出行驶决策，其算法为：

if车辆n和前车n+1距离d小于设定安全距离△x

存在跟驰行为，n按照下式进行加减速控制：

else

不存在跟车行为，车辆n以路段自由流速度行驶或加速到该速度行驶；

其次是在交叉口的转弯行为，车辆智能体在生成后根据战略层规则选择出内容1)中所述的有序数组代表的路径，在到达交叉口时根据存储的路网拓扑结构作出转向决策，其算法为：

if车辆到达节点i

if车辆路径下一节点编号为a

向左(右或直行)转弯，赋值heading＝heading+90°

if车辆路径下一节点编号为b

向右(直行)转弯，赋值heading＝heading-90°

if车辆路径下一节点编号为c

保持直行，赋值heading＝heading

else

if车辆到达节点j

……

依次遍历每个节点

2)战略层规则

战略层负责车辆智能体的路径选择，包括路径计算和路径分配，路径计算规则可以根据研究需要给定，根据路径计算规则路径分配方式分为两种，一种是最优路径分配，直接给路径变量赋值代表最优路径的有序数组，另一种是离散选择的模式下的路径分配，路径r¹,r²,r³,r⁴的选择概率分别为p¹,p²,p³,p⁴，则路径分配算法为：

if 0≤区间[0,100]随机生成的随机数k<100·p¹，then选择路径r¹

if100·p¹≤区间[0,100]随机生成的随机数k<100·(p¹+p²),then选择路径r²

if100·(p¹+p²)≤区间[0,100]随机生成的随机数k<100·(p¹+p²+p³),then选择路径r³

if 100·(p¹+p²+p³)≤区间[0,100]随机生成的随机数k<100·(p¹+p²+p³+p⁴),then选择路径r⁴

(4)信息的采集与传递

信息的采集包括行程时间、油耗、路段车辆数、路段饱和度等信息的采集，其中路段车辆数、路段饱和度等信息较容易获取，最主要的是行程时间和油耗信息。

1)行程时间

仿真系统中设定有时钟ticks，车辆在进入路段a之前到达节点i，此时将时钟的值赋值给车辆智能体变量t_i，同样在车辆驶出路段a后到达路段a末端节点j时，再将时钟值赋值给车辆智能体变量t_j，然后计算出车辆在路段a上的行程时间t_a＝t_j-t_i，对路段a的平均行程时间的采集采用长度为5的数组Tr_a进行存储车辆在路段a上的行程时间并求其均值作为路段a的平均行程时间，其算法为：

if车辆n使用路段a

if数组Tr_a长度<5

将车辆n在路段上的行程时间加入数组Tr_a作为第一个元素，并计算数组的均值作为路段a的平均行程时间

else去除数组Tr_a的最后一个元素

2)油耗

油耗信息通过油耗模型计算得到，由于需要的是路段油耗情况，这里使用一个通过交通流参数计算油耗的集计油耗模型，这里以采集的实时的路段饱和度为输入变量，模型如下：

式中，FC为路段的单位里程油耗，为路段的饱和度，a,b,c为与路段等级有 关的系数。

本发明具有以下有益效果：

(1)本发明基于多智能体的车联网环境下出行者路径选择仿真系统从刻画个体行为模型出发，以体现由此产生的宏观效果，且同时考虑了个体的微观层面和宏观层面的行为。宏观层面行为的集计效果决定了交通流在路网中的分布，微观层面的行为不仅更真实的刻画了车辆在道路上的实际行驶状况，而且反映了路段运行的运行状况。实现了从底层原理的研究以探究宏观的现象，具有更好的说服力和有效性。

(2)本发明基于多智能体的车联网环境下出行者路径选择仿真系统具有很好的拓展性，为研究车联网(信息条件)下出行者路径选择行为及其所产生的交通系统运行效果提供了一个可靠、高效的统一框架，在该框架下，可以通过改变车辆智能体的战略层(路径选择)的规则，而且还可以通过仿真系统的人机交互界面方便的改变仿真参数以改变仿真场景来研究不同的问题。

附图说明

图1基于多智能体车联网环境下出行者路径选择仿真系统运行流程

图2仿真系统使用路网及OD情况

图3仿真系统人机交互界面

图4传统环境下各路段行程时间

图5车联网环境下各路段行程时间

具体实施方案

下面结合附图和实施方案对本发明进行详细描述，应理解该实例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

如图1所示，本发明基于多智能体的车联网环境下出行者路径选择仿真平台环境在运行过程中，信息系统、运行规则和车辆信息三个部分并行运行并伴随数据流的流动，车辆智能体在生成后根据接收到的信息系统提供的路网状态信息按照自身行动规则在路网中运行，在这个过程中不断收集自身运行状态数据并传递给信息系统，信息系统通过接收到的所有车辆智能体的运行状态信息，处理这些信息并获得所需的路网状态信息并反馈回每个车辆智能体。

如图2所示，在本实例中，车辆智能体以接受到的各路径的行程时间，按照 离散选择模型选择路径，设定各OD起点来车率为come-rate1＝0.22，come-rate2＝0.22，come-rate3＝0，车辆加速度acceleration＝0.0074，减速度deceleration＝0.030，各路段自由流速度如图中路段括号里所示，本实例目的是探究车联网环境相比传统环境下对交通系统运行效率的影响。

通过图3所示人机交互界面进行仿真场景参数设置后，通过界面上设置的setup按钮进行仿真系统初始化，然后通过点击go按钮开始进行仿真试验，在仿真试验进行过程中可以通过数据监视窗、2D视图和绘图实时观察仿真运行情况，再次点击此按钮则仿真暂停，并可以通过information-switch控制车联网环境和传统环境的切换。

下面是试验流程：

1)将information-switch开关关闭，选择传统环境下进行仿真试验，点击setup按钮进行仿真系统初始化，然后点击go开始仿真试验，将仿真试验运行一定的时间，消除暂态影响后，当仿真天数到达10天后再次点击go按钮停止仿真试验，导出仿真数据，得到如图4所示结果。

2)将information-switch开关打开，进行步骤1)中操作，得到如图5所示的结果，与图4所示传统环境下各路段平均行程时间进行对比。

以上详细描述了本发明的实施过程，但是本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，具体的细节是可以改变替换的，如可以只需要通过改变仿真内核中出行者路径选择的规则可以研究不同的问题，在本仿真系统框架下具有较高的普适性，都属于本发明的保护范围之内。