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探讨了多Agent技术的特点及其应用,设计了基于多Agent的城市快速路控制系统的结构框架,包括区域协调Agent和控制Agent.并提出一种基于Q-学习的协调控制策略,实现Agent的学习功能.最后,通过微观交通仿真软件PARAMCIS对大望桥--四惠桥快速路交通区域建模,仿真结果表明结合Q-学习、模糊控制、仿真技术和信息诱导等方法的协调控制策略,可以在一定程度上改善整个快速路区域的交通状况.
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交通信息与安全
ISSN： 1674-4861
Year： 2009
Issue： 4
Volume： 27
Page： 30-34
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