Роевой интеллект агентов, оптимизирующих маршруты автомобилей

интеллект автономный агент роевой В работе [Claes et al, 2011] был разработан многоагентный метод управления дорожным движением города с целью минимизации количества заторов и повышения скорости передвижения автомобилей. Модель многоагентной системы основана на следующих трех основных типах агентов: 1) агенты автомобилей, 2) агенты инфраструктуры и 3) агенты-посланники.

Агент автомобиля размещен на автомобиле и помогает водителю выбрать маршрут. Элементы дорожной инфраструктуры, такие как дороги и перекрестки, снабжены агентами инфраструктуры. Агенты автомобилей и агенты инфраструктуры обмениваются информацией с помощью легких агентов-посланников (агентов-разведчиков и агентов намерений). Агент автомобиля посылает своих агентов-разведчиков по возможным маршрутам движения автомобиля. Эти агенты-разведчики получают информацию об ожидаемой загрузке на том или ином маршруте от агентов инфраструктуры и передают информацию о сложности маршрутов агенту автомобиля. Агент автомобиля с учетом полученной информации выбирает оптимальный маршрут и сообщает о выбранном маршруте агентам инфраструктуры с помощью своих агентов намерений. Агенты инфраструктуры с учетом полученной таким образом информации переоценивают ожидаемую степень загрузки своих участков движения. Такой процесс продолжается итеративно. Агенты автомобилей могут менять свои намерения движения по тем или иным маршрутам с учетом динамики транспортной ситуации.

Работоспособность и эффективность предложенной схемы была продемонстрирована путем компьютерного моделирования в реальных условиях дорожного движения на дорожной сети города Лёвен (Leuven), Бельгия. Результаты моделирования показали, что предложенная схема маршрутизации на основе использования агентов-посланников позволяет обеспечить достижение автомобилями их пунктов назначения на 35% быстрее, чем для ранее разработанных аналогичных схем.