移动软件代理在交通控制中的应用研究

陈晓燕，王海丰

(琼州学院电子信息工程学院，海南三亚572022)

0 引言

随着经济的日益发展，拥有汽车的人越来越多，交通问题也就成为当今社会瞩目的问题，交通问题的出现，又制约着经济的发展，如何协调二者，让交通成为经济的推动力，而非阻力，应是研究的重点，而计算机技术的应用正是为了解决生活中遇到的问题。基于交通的现状，将计算机中的移动Agent技术应用于交通控制当中，对交通问题进行探讨与研究。

1 移动Agent技术

移动Agent技术是集软件Agent技术移动代码技术分布式对象技术于一体的技术。具体的技术而言，移动Agent是可以在异质网络环境中自主移动的可执行程序。在自己的执行过程中，移动Agent可以暂停自己的执行，移动到其它网络节点，并在远程网络节点上的主机上恢复执行。移动Agent在自己的控制下进行移动，自主地决定是否移动、如何移动。在各网络节点上，移动Agent依靠与静态Agent、本地资源的交互，以及自己的计算能力完成任务［1］。

2 移动Agent的特点

移动Agent在他的生命周期内，可以在不同的网络节点之间移动。在执行过程中，移动Agent可以从一个执行环境迁移到另一个执行环境。因此，在具备软件Agent特性的基础上，移动Agent有三个突出特点［2］:

1)持续性:能在网络环境中不同节点之间移动和执行，转移后其执行是持续的。

2)标识:任何一个移动Agent具有一个全局唯一标识。

3).目标:移动Agent根据自己的目标/任务对环境作出反应、判断并实施行为以达到目标。

3 交通控制中移动Agent的设计

交通控制中所使用的移动Agent主要有四种类型:路口移动Agent、路段移动Agent、区域移动Agent，车辆Agent。四种Agent的具体说明如下:

3.1 路口移动Agent路口移动Agent在交通控制中的作用很重要，是实现交通控制任务的主要承担者。它可从检测器得到实时的交通状态信息，作为推理决策的数据，也可将本路口的交通信息实时通知给其相邻路口或区域控制中心，并能根据需要完成控制中心下达的控制工作［3］。

路口Agent的功能主要包含三部分:数据的收集和处理，信号控制策略的生成，控制策略的调整。其中数据的收集及处理是由数据预处理模块和数据库模块完成，信号控制策略的生成是由推理决策模块和规则库模块完成，控制策略的调整是由协调模块完成［4］。借助车辆检测器，将检测到的实时交通流信息通过路侧Agent发送给路口Agent，路口移动Agent的结构图如下所示。

图1 路口移动Agent结构图

数据预处理模块:根据收到的磁性传感器所采集到的信息来计算车流量信息。

规则库:根据路口的实际情况而事先确定的规则，如相位放行规则，信号灯调整规则。

学习器:对规则库进行更新或补充。

协同模块:从相邻路口Agent接收到协调请求信息，并做出相应的调整策略，将调整策略传送给推理决策模块。

推理决策模块:对调整策略进行一系列的判断，最终得到一个最优的控制策略。

3.2 路段移动Agent路段移动Agent在交通中起信息中继的作用，获得有关交通流的实时信息，借助路段移动Agent可以将相邻路口Agent与区域Agent联系起来，其结构图如下所示。

图2 路段移动Agent结构图

检测器:采集路段的交通数据。

知识库:存储路段交通评价方法和指标。

路段评价:对信息进行分析处理，结合知识库对路段作出交通情况评价，然后再通过信息公布给路段上的所有车辆共享信息。

通讯单元:给其他的Agent建立通信，使其能相互的协调工作。

3.3 区域移动Agent区域Agent主要解决路口Agent和路段Agent的一些冲突，决定最后的控制策略。除此之外，区域Agent还需要对区域中的车队进行预测，从整体上来考虑车队的冲突。其结构图如下所示。

图3 区域移动Agent结构图

车队预测模块:对实时的交通流数据进行分析，预测车队的行进，并判断车队会在哪个路口发生冲突。

参数调整模块:采用车队冲突决策树算法来避免车队冲突，得出对信号配时参数的调整量。

3.4 车辆Agent车辆Agent是一个抽象出来的实体，依据的是实际交通中的驾驶员的驾驶行为，它有车辆和驾驶员这两个特性。车辆Agent可以自动获取外界环境的信息，还拥有决策判断能力，能根据周围的交通情况实时调整自己的驾驶行为。车辆Agent结构图如下所示。

环境感知单元:相当于实际车辆上所具有的各种传感器，用来感受外界环境的变化。

执行单元:执行下一步驾驶行为的驾驶决策。

驾驶员知识库:车辆Agent所具有的知识、事实、控制规则等。

车辆决策与智能控制单元:车辆Agent在行驶过程中，根据自己的驾驶特性、自己的位置、与前方车辆的距离以及与其它Agent的通信获取的周围交通信息，不断地进行判断并实时作出下一步驾驶行为。

车辆特性:指车辆的物理属性，如车辆类型、车长、车速等。

驾驶员特性:驾驶员类型、疲劳程度等因素。

行车计划:主要指当前的驾驶路线。

图4 车辆Agent结构图

4 多个Agent之间的交互

路口Agent、路段Agent、区域Agent、车辆Agent等基本交通元素不仅具有自己特点和职责，它们相互之间还会有影响，因此，研究它们之间的交互非常有必要。

在四个移动Agent中，交互最为频繁的是车辆Agent与路段Agent。当车辆Agent进入一个路段时，它需要向该路段进行Agent注册，同时路段Agent将开始监测车辆所在的位置以及车道等信息，并且会将当时相应的交通信息传递给车辆Agent，当车辆Agent离开这个路段时，它同样发消息通知这个路段Agent，让这个路段Agent注销车辆Agent。同理，当车辆到达路口、在路口行驶以及离开路口时，都要和路口Agent进行交互合作。

5 小结

从交通控制出发，针对交通中的路口、路段、区域、车辆这些基本元素，将移动Agent技术引入其中，画出基本元素的Agent结构图，建立这些基本元素之间的联系，目前所做的工作处于探索阶段，作者下一步的工作将会继续关注移动Agent技术在交通中的应用，加快理论推向实际应用的步伐。

［1］马寿峰，李英，刘豹.一种基于Agent协调的两路口交通控制方法［J］.系统工程学报，2003，18(3):43－50.

［2］张云勇.移动Agent及其应用［M］.北京:清华大学出版社，2002.

［3］承向军，杨肇夏.基于多智能体技术的城市交通控制系统的探讨［J］.北方交通大学学报，2002，26(5):47－50.

［4］顾榕，王小平，曹立明.交通信号控制系统中的Agent协同研究［J］.计算机应用，2004，24(12):129－131.