多智能體在城市交通系統(tǒng)中應(yīng)用現(xiàn)狀綜述

　1 引言

　　Agent 是運行于動態(tài)環(huán)境中的具有較高自制能力的實體，具有自主性、分布性、協(xié)調(diào)性和一定學(xué)習(xí)、推理能力。多智能體系統(tǒng)通過Agent 間的通訊、合作、協(xié)調(diào)和控制表達(dá)系統(tǒng)功能及行為特性。城市交通系統(tǒng)是自然的、分布的、復(fù)雜的、動態(tài)的、規(guī)模龐大的系統(tǒng)，采用多Agent 技術(shù)建模城市交通系統(tǒng)可為交通決策者和使用者提供良好的解決方案。從二十世紀(jì)80 年代末，就有學(xué)者將多Agent 技術(shù)引入到城市交通系統(tǒng)的建模中，利用其協(xié)作、存儲、智能性和自治性為使用者提供在線決策支持、實時交通控制，或利用其對客觀世界的準(zhǔn)確描述進(jìn)行交通系統(tǒng)運行仿真，發(fā)現(xiàn)交通系統(tǒng)中的問題、規(guī)律或驗證新的理論和算法。本文從ITS 框架中的先進(jìn)的交通管理系統(tǒng)（ATMS）、先進(jìn)的出行者信息系統(tǒng)（ATIS）、先進(jìn)的公交系統(tǒng)（APTS）三個方面對Agent 技術(shù)在城市交通系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀展開論述，最后指出多Agent 技術(shù)在城市交通系統(tǒng)的應(yīng)用中需解決的問題以及發(fā)展趨勢。

　　2 多Agent在ATMS中的應(yīng)用

　　在ATMS 中，多Agent 技術(shù)主要用于提供實時的決策支持并進(jìn)行適當(dāng)?shù)墓芾砜刂?。根?jù)Agent 慎思型和反應(yīng)型兩種模型結(jié)構(gòu)，建構(gòu)基于Agent 的城市交通管理系統(tǒng)也有兩種思路：分層遞階式和完全分布式。

　　2.1 分層遞階式結(jié)構(gòu)

　　分層遞階式結(jié)構(gòu)的每一級都由功能、結(jié)構(gòu)類似的Agent 組成，同級Agent 間可相互協(xié)調(diào)，上級Agent可作為對應(yīng)下級Agent 的協(xié)調(diào)單元，下級Agent 向所屬上級Agent 傳輸局部系統(tǒng)環(huán)境和系統(tǒng)控制的反饋信息，為上級Agent 提供決策依據(jù)。最早的分層遞階式系統(tǒng)就是KITS 和TRYS.

　　KITS 產(chǎn)生于在1992-1994 年間，將交通領(lǐng)域知識分解成與路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相匹配的單元集合，提供專門的推理機(jī)制進(jìn)行交通決策和管理。如圖1 所示，底層的Agent 通過協(xié)作完成交通監(jiān)控和管理任務(wù)，Actor 是直接和問題區(qū)域?qū)?yīng)的交通評價和管理單元，Supervisor 負(fù)責(zé)全局路況分析、解釋以及合成全局行動方案。KITS 的成功表明：基于知識的模型可以和多Agent 技術(shù)相集合來提高城市交通系統(tǒng)的監(jiān)控和管理能力。

圖 1 KITS 架構(gòu)圖

　　TRYS 是在1991-1994 年間建立的實時自適應(yīng)的交通管理決策系統(tǒng)。如圖2 所示，TRYS 的結(jié)構(gòu)與KITS 相似，通過Agent 訪問實時采集的路況數(shù)據(jù)，并由Agent 內(nèi)部的知識庫和推理引擎對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，coordinator 負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)各Agent的工作以形成全局解決方案。與KITS 不同的是，TRYS 中的問題區(qū)域由獨立的、功能強大的Agent負(fù)責(zé)監(jiān)督。

圖 2 TRYS 架構(gòu)圖。

　　翟高壽和Choy根據(jù)遞階控制結(jié)構(gòu)理論及城市交通系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征，提出了四層的分層遞階式結(jié)構(gòu)，分別是：決策層（城市交通控制決策系統(tǒng)）、戰(zhàn)略控制層（若干區(qū)域協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)）、戰(zhàn)術(shù)控制層（若干路口控制系統(tǒng)）、執(zhí)行層（檢測器、信號控制器和信號燈等）。

　　該結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)控制策略在TRYS 基礎(chǔ)上進(jìn)一步下放到了路口級，建立了路口Agent,每個路口成了一個智能的知識系統(tǒng)，可及時根據(jù)路口交通狀況進(jìn)行控制策略的實時部署與調(diào)整，更好地適應(yīng)了交通系統(tǒng)動態(tài)性、實時性強的特點，對突發(fā)性交通流的變化有很好的適應(yīng)和調(diào)節(jié)能力。

2.2 完全分布式結(jié)構(gòu)

　　在完全分布式結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)中，Agent 憑借自身的知識和智能與相鄰區(qū)域Agent 協(xié)調(diào)共同完成路口的管制。最初的應(yīng)用就是西班牙的TRYSA2 系統(tǒng)，如圖3 所示。TRYSA2 Agent 有一個控制計劃集，每個計劃都被賦予了能夠減輕交通壓力的效用值。系統(tǒng)可通過評估相關(guān)Agent 的計劃效用值合成系統(tǒng)最優(yōu)的解決方案。Oliveira 、承向軍、楊兆升等學(xué)者也先后提出了以路口Agent 為基本控制單元的完全分布式控制結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)中的Agent 都具備了一定的存儲、匹配和智能計算功能，可依靠良好的協(xié)調(diào)算法實現(xiàn)多Agent 之間的協(xié)調(diào)與合作以達(dá)到整體優(yōu)化和控制的目的。

圖 3 TRYSA2 架構(gòu)圖。

　　2.3 兩種架構(gòu)的性能比較

　　分層遞階式充分體現(xiàn)了集中和分散控制的有機(jī)結(jié)合，考慮到了全局利益，可使協(xié)調(diào)有目的地進(jìn)行，但是區(qū)域Agent 和主控Agent 的實現(xiàn)稍顯復(fù)雜。完全分布式具有反應(yīng)快速、靈活性強等特點，可充分發(fā)揮Agent 的自治性、協(xié)調(diào)性，但由于Agent 自身能力有限、系統(tǒng)的知識又過于分散，解決全局問題的能力略顯不足，Agent 間的協(xié)調(diào)機(jī)制會對系統(tǒng)性能產(chǎn)生較大影響。在擴(kuò)展性上，完全分布式只需把新Agent 注冊到其他Agent 中并修改相應(yīng)的方案和知識庫即可將新Agent 擴(kuò)充到當(dāng)前的Agent 群體中，而分層遞階式需要整合區(qū)域控制中心和主控中心，重新賦予各Agent優(yōu)先權(quán)關(guān)系。在協(xié)作復(fù)雜度上，分層遞階式從每一個Agent 控制方案中選擇一個本地最優(yōu)的方案，完全分布式在所有的Agent 中通過搜索策略來查找最佳方案，因此后者工作量較大。

　　2.4 多Agent 的協(xié)調(diào)控制與優(yōu)化

　　多Agent 通過協(xié)調(diào)實現(xiàn)系統(tǒng)的分布式并行運行，提高任務(wù)的執(zhí)行效率。在基于多Agent 的ATMS 中，有三種協(xié)調(diào)方式：①建立專門的協(xié)調(diào)Agent;②將協(xié)調(diào)行為分散至各Agent 中，由Agent 自主地完成；③集中與分布相結(jié)合的方法，Agent 自身即可以完成某些協(xié)調(diào)行為，又可以接受高層Agent 制定的規(guī)劃。當(dāng)前常用的協(xié)調(diào)方法有黑板模型、博弈模型、協(xié)調(diào)器、交換意見等。

　　黑板模型信息傳輸量大，對信息傳輸?shù)姆€(wěn)定性也有一定的要求，適用于簡單的分布式多路口控制。博弈論模型適用于分層遞階結(jié)構(gòu)的上下級Agent 間和完全分布結(jié)構(gòu)的同級Agent 間的協(xié)調(diào)，但由于重復(fù)博弈過程中需要進(jìn)行復(fù)雜的均衡點收斂控制，所以基于交通信息博弈的計算量較大。協(xié)調(diào)器可基于一定的目標(biāo)將同級和下級Agent 產(chǎn)生的提案合成全局的提案。協(xié)調(diào)器降低了系統(tǒng)的通信量和其他Agent 的實現(xiàn)復(fù)雜度，但卻增加了協(xié)調(diào)器Agent 自身的設(shè)計復(fù)雜度和計算量。交換意見法對系統(tǒng)通信的穩(wěn)定性有很大的要求，當(dāng)單個Agent 節(jié)點出現(xiàn)通信故障時，系統(tǒng)將無法正常工作。