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题名基于多智能体增强学习的公交驻站控制方法
被引量：6
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作者
陈春晓
陈治亚
陈维亚
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机构
中南大学交通运输工程学院
西安电子科技大学
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第17期8-13,27,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61203162)
湖南省哲学社会科学基金(No.13YBB153)
湖南省教育厅科学研究项目(No.14C0763)
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文摘
车辆驻站是减少串车现象和改善公交服务可靠性的常用且有效控制策略,其执行过程需要在随机交互的系统环境中进行动态决策。考虑实时公交运营信息的可获得性,研究智能体完全合作环境下公交车辆驻站增强学习控制问题,建立基于多智能体系统的单线公交控制概念模型,描述学习框架下包括智能体状态、动作集、收益函数、协调机制等主要元素,采用hysteretic Q-learning算法求解问题。仿真实验结果表明该方法能有效防止串车现象并保持单线公交服务系统车头时距的均衡性。
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关键词
驻站
多智能体增强学习
多智能体系统
控制策略
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Keywords
bus holding
multi-agent reinforcement learning
multi-agent system
control strategy
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名面向灾害预警的空间数据概念增强
被引量：4
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作者
张晓辉
刘涛
杜萍
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机构
兰州交通大学测绘与地理信息学院
地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心
甘肃省地理国情监测工程实验室
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出处
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2020年第5期191-201,共11页
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基金
国家重点研发计划课题(2016YFC0803106)
国家自然科学基金项目(41761088)
兰州交通大学优秀平台(201806)。
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文摘
现阶段,灾害应急的空间数据为多源异构数据,存在质量良莠不齐、语义模型不统一、数学基础和分辨率不明确等问题。为了提高应急数据处理效率,有必要对现有空间数据进行概念增强处理。在研究了多种空间数据结构之后,本文提出了建立通用元数据模型以进行高层次的结构与模式匹配,同时建立空间数据概念增强范式,以此对空间地物中单目标特征度量、目标间关系识别、群目标重要性排序、群目标聚类分析、群目标结构关系识别进行研究,提取灾害信息数据并对其进行本体建模,组合形成数据概念增强智能体。实验结果表明,此智能体可挖掘灾害隐藏信息,提高预警效率,实现可视化的空间数据概念增强。
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关键词
通用元数据
空间数据概念增强
灾害本体
增强智能体
灾害预警
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Keywords
general metadata
spatial data concept enhancement
disaster ontology
enhanced agent
disaster warning
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
X4
[环境科学与工程—灾害防治]
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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