УДК 656.13
ПОДХОД К МОДЕЛИРОВАНИЮ ТРАНСПОРТНЫХ ПРОЦЕССОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МУЛЬТИАГЕНТНОГО ПОДХОДА
доц., , к. т.н. (Украина, ХНАДУ), доц., , к. и.н. (Украина, ХНАДУ)
Введение
В настоящее время темпы роста количества автомобилей значительно опережают темпы развития дорожно-транспортной сети, в результате возникают транспортные заторы, снижается безопасность дорожного движения.
Повышение возможностей компьютерной техники в последнее время позволяет решать данную задачу с большей эффективностью. Отсюда можно сделать вывод, что решение задачи моделирования транспортных процессов и систем должно решатся с помощью компьютерного моделирования.
Анализ литературы
Наиболее отвечающим поставленным требования решения задачи являются математические имитационные модели, с помощью которых возможно оценить эффективность планируемых мероприятий по улучшению организации дорожного движения [1].
С помощью имитационных моделей возможно оценить скорость движения, задержки на перекрестках, длину и динамику образования заторов и т. д., способны привести к сравнительно быстрому эффекту. В ряде случаев организационные мероприятия выступают в роли единственного средства для решения транспортной проблемы. Эффективным методом поиска оптимальных решений может служить имитационное моделирование городских транспортных потоков на перекрестках [2].
К имитационному моделированию относят дискретно-событийное моделирование, системную динамику, мультиагентные системы. Подробнее остановимся на последнем методе.
Агентное моделирование представляет из себя относительно новое направление в имитационном моделировании. и используется для исследования децентрализованных систем, в динамике функционирования большой вес занимают индивидуальное поведение элементов системы. Агент, как правило, отдельная программа обладающая активностью, автономным поведением, а также возможностью самостоятельно изменяться.
К свойствам агентов относят:
1. Автономность – возможность принимать решения в соответствии с некоторыми правилами;
2. Обучаемость — возможность подстраиваться под изменение внешней среды;
3. Реактивность — способность своевременно реагировать на воспринятые изменения среды;
4. Социальные навыки — способность к взаимодействию с другими агентами [3-8].
В данной статье предлагается подход к моделированию транспортных систем на основе мультиагентного подхода. В основе подхода лежит предположение о том, что каждый участник движения действует индивидуально взаимодействуя с остальными участника движения на основе общих правил движения. Для решения оптимизационных транспортных задач предложена модель управления процессом отсева решений и выбора наиболее оптимального варианта.
Описание мультиагентной модели
Мультиагентную систему представим в виде множества всех возможных состояний системы:
E={e1, e1,…, en}, (1)
Динамику мультиагентной системы опишем в виде:
A = {Ag1, Ag2,… Agn}, (2)
где – Ag1 множеством интеллектуальных агентов с известным вектором состояния AgPi каждого агента вида:
AgPi = < Bi, Gi, Pli, Sni, Evi > ; i=1, n , (3)
где KB = {kb1, kb2,…, kbi} – база знаний i-го агента; kbi – j-я область знаний;
Gl= {gl1, gl2,…, gli} – множество целей gli (k-я цель i-го агента);
ВMi = {mb1, mb2,..., mbi} – банк моделей поведения mbi (l-й план достижения k-й цели i-го агента);
SI = {sl1, sl2, …, sli } – структура намерений (список планов поведения, выбираемых агентом Agi для достижения цели);
EL = {EL (ag1), EL (ag2), … , LviEL (agj)} – описание внешних связей c агентами, взаимодействующими с Аgi.
Структура намерений SI ={ sl1, sl2, …, sli} – это упорядоченная совокупность стандартизированных процедур поведения, принятых агентом Agi, для достижения цели gi ϵ Gi .
Внешние связи EL =[EL (ag1), EL (ag2),…, EL (agj)] – это массив данных о состоянии, цели и намерениях взаимодействующих агентов.
На каждом этапе взаимодействия i-й агент Agi выбирает или корректирует цель gi ϵ Gi и план действий в виде процедуры достижения k-й цели i-го агента Agi с формальными параметрами:
ptikl = < ide , listvar, strtpbhvr, procstrtgl, lstimpelprd, lstcndexprd >, (4)
где ide – идентификатор (имя) l-й модели достижения k-й цели;
listvar – список переменных состояния l-й модели;
strtpbhvr – тип стратегии поведения;
procstrtgl – собственно процедура l-й стратегии достижения k-й цели;
lstimpelprd – список факторов воздействия на элементы тела процедуры;
lstcndexprd – список условий выполнения тела процедуры l-й стратегии достижения k-й цели.
Вывод
Моделирование является современным и удобным средством, позволяющим оценивать планируемые результаты до внедрения предлагаемых решений.
Применение моделирования позволит оптимизировать управления транспортными системами, позволит улучшить уровень транспортного и обслуживания, а также снизит напряженность на дорогах города.
Литература
1. Р. Шеннон Имитационное моделирование систем – искусство и наука/ Р. Шеннон – М.: Мир – 1978 – 418 с.
2. , , Лившиц планирования и управления транспортными системами. М.: Транспорт, 1987.
3 От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика/ В. Б Тарасов /– М.: УРСС, 2002/
4 Скобелев мультиагентные системы для поддержки процессов принятия решений при управлении предприятиями / / Известия Самарского научного центра Российской академии наук – 2001 – Т. 3, № 1/
5. Многоагентные системы и групповое управление/ - Журнал "Искусственный интеллект и принятие решений», № 2, 2009.
6. Городецкий и многоагентные системы. Модели многоагентной самоорганизации/ - Известия РАН "Теория и системы управления", 2012, № 2, с. 92–120
