对策论下的交叉口TSCA 间的多交互学习

doi:10.3969/j.issn.1674-0696.2014.01.23

重庆交通大学学报（自然科学版） ›› 2014, Vol. 33 ›› Issue (1): 103-105.DOI: 10.3969/j.issn.1674-0696.2014.01.23

对策论下的交叉口TSCA 间的多交互学习

夏新海

广州航海学院港口与航运管理学院，广东广州510725

收稿日期:2012-12-17 修回日期:2013-01-20 出版日期:2014-02-15 发布日期:2015-01-22
作者简介:夏新海(1978 一) ，男，湖北团风人，副教授，博士，主要从事交通运输系统工程方面的研究。E-mail:xiaxinhai@126.com 。
基金资助:
广州市哲学社会科学发展"十二五"规划课题(13G28 )

MuIti-Interactive Learning for Intersection' s TSCA ?ased on Game Theory

Xia Xinhai

School of Port & Shipping Management , Guangzhou Marine Institute , Guangzhou 510725 , Guangdong , China

Received:2012-12-17 Revised:2013-01-20 Online:2014-02-15 Published:2015-01-22

摘要/Abstract

摘要： 针对路网中交叉口之间交通流的相互关联性，利用对策论构建了交叉口TSCA 间多交互数学模型，分析了相邻两交叉口TSCA 间博弈交互过程，提出了交叉口TSCA 间多交互学习算法。实例分析证明了此方法的有效性和收敛性。

关键词: 对策论, 学习, 交叉口

Abstract: According to the mutual relevance between traffic flow and intersections , multi-interaction mathematical model fol' intersection' s Traffic Signal Control Agent (TSCA) was established based on game theory , and the game interactive process for two adjacent intersection' s TSCA was then analyzed. A multi-interactive learning algorithm of the intersection' s TSCA was presented. A case study was then performed to verify the effectiveness and convergence of this method.

Key words: game theorγlearning, intersection

中图分类号:

P642.23
0359

夏新海. 对策论下的交叉口TSCA 间的多交互学习[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2014, 33(1): 103-105.

Xia Xinhai. MuIti-Interactive Learning for Intersection' s TSCA ?ased on Game Theory[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Science), 2014, 33(1): 103-105.

参考文献

[1] 刘建美,马寿峰.交通诱导-出行信号博弈分析及其虚拟行动学习模型[J].武汉大学学报:工学版,2010,43(1):102-107.
Liu Jianmei, Ma Shoufeng. Analysis of guidance-travel signaling game and fictitious play model [J]. Journal of Wuhan University: Engineering, 2010, 43(1): 102-107.
[2] 马寿峰.一种基于agent协调的两路口交通控制方法[J].系统工程学报,2003,6(3):273-278
Ma Shoufeng. Agent-based traffic coordination control method for two adjacent intersections [J]. Journal of Systems Engineering, 2003, 6(3): 273- 278.
[3] Shamshirband S. A distributed approach for coordination between traffic lights based on game theory [J]. The International Arab Journal of Information Technology, 2012, 9(2): 148-152.
[4] 李振龙,陈德望.交通信号区域协调优化的多智能体博弈模型[J].公路交通科技,2004,21(1):85-88.
Li Zhenlong, Chen Dewang. A game theoretical model of multi-agents in area coordination and optimization of traffic signals [J]. Journal of Highway and Transportation, 2004, 21(1): 85-88.
[5] Alvarez I, Poznyak A, Malo A. Urban traffic control problem a game theory approach [C]//Proceedings of the 47th IEEE Conference on Decision and Control. Cancun, Mexico: IEEE, 2008: 2168-2172.
[6] 夏新海,许伦辉.交叉口TSCA间的博弈学习协调方法[J].重庆交通大学学报:自然科学版,2010,29(2):269-271.
Xia Xinhai, Xu Lunhui. Method of intersection agent coordination based on game-learning [J]. Journal of Chongqing Jiaotong University: Natural Science, 2010, 29(2): 269-271.
[7] 石纯一.基于Agent 的计算[M].北京:清华大学出版社,2007:149-161.
Shi Chunyi. Computation Based on Agent [M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2007: 149-161.
[8] 汪贤裕,肖玉明.博弈论及其应用[M].北京:科学出版社,2008.
Wang Xianyu, Xiao Yuming. Game Theory and Its Application [M]. Beijing: Science Press, 2008.

[1]	杨庆芳1,2,3，王立强2，郑黎黎1,2,3，孟凡运2. 一种环形交叉口交通排放及燃油消耗模型研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(07): 67-73.
[2]	王涛1，谢思红1，黎文皓1,2，李文勇1. 基于FFOS-ELM和PF的短时交通流自适应预测模型[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(06): 21-27.
[3]	成卫1，刘翔1，雷建明2. 基于RBF神经网络预测的交叉口信号周期时长优化[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(04): 13-18.
[4]	李楠1，焦庆宇1，张连东2，樊瑞1. 离场航空器滑行时间预测研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(03): 1-6.
[5]	刘庆广1，顾玉牧1，林培群2. 关联交叉口延误计算模型研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(03): 22-26.
[6]	刘永涛1,2,樊亚敏1，张莉1，黎冠1. 基于自学习的组网式交通信号灯异常检测研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(03): 27-33.
[7]	隗寒冰,贺少川. 基于深度强化学习的插电式柴电混合动力汽车多目标优化控制策略[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(01): 44-52.
[8]	郑中义，牟家奇. 基于主成分分析-极限学习机的选船模型[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2020, 39(12): 31-36.
[9]	李广儒，朱庆辉. 基于Elman神经网络的港口货物吞吐量预测[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2020, 39(06): 8-12.
[10]	马莹莹，陆思园，秦筱然. 城市混行进口道通行能力计算方法研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2020, 39(02): 22-29.
[11]	韩宝睿1，丁莉莎1，李颖2，关晨风1，周玉1. 前车遮挡造成的后车误闯红灯机理及信号灯设置研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2020, 39(01): 23-27.
[12]	刘欢1，杨雷2，邵社刚1，王赵明1. 车路协同环境下信号交叉口速度引导策略[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2019, 38(12): 8-17.
[13]	朱家松，陈思渊. 考虑交叉口上自行车冲突的改进社会力模型[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2019, 38(12): 18-25.
[14]	谢新连，陈紫薇，魏照坤，赵瑞嘉. 基于极限学习机的船舶航行行为预测[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2019, 38(08): 7-12.
[15]	温惠英1，曾钰宸1，李硕2. 城市信号交叉口左转车流车头时距分布特征研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2019, 38(03): 116-123.

对策论下的交叉口TSCA 间的多交互学习

MuIti-Interactive Learning for Intersection' s TSCA ?ased on Game Theory

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics