物联网背景下基于Multi-Agent的道路交通需求建模与仿真研究

The key contribution of applying Internet of Things into traffic management field is to provide a novel information environment. The traveler's behaviour in the new information environment, that is traffic demand pattern, forms the core content of road traffic demand analysis. How to accordingly establish traffic demand analysis method when informaton can be sufficiently accessed to is a challenging problem in the field of traffic management.This project will give a whole picture of the applying of Internet of Things in traffic management, including the prospect, and date back the past three generations of traffic demand modeling methods. We claim that a proper traffic demand modeling method should possess characteristics such as disaggregate, activity-based, multi-dimensional choices and so on.Based on Multi-Agent tech, we aim to provide a framework for traffic demand analysis, integrating "sufficient access to information - advanced computing diagram - parallel simulation". This research will overcome the shortcoming of classic demand analysis framekwork which holds a poor prediction precision, complex mathematical models and most attention being paid to route choice. This research can help to understand the demand generation and evolution mechanism under the application of Internet of Things, consequently, can provide support to make traffic management policies.

物联网技术在交通管理领域中的应用，其核心在于提供了崭新的"交通信息环境"，而该环境下的出行者行为反应，亦即道路交通需求样式，则构成了道路交通管理领域研究的核心内容。如何在信息丰富化、多源化背景下，建立与之相适应的道路交通需求分析方法，是交通管理领域的前沿课题。从物联网技术在交通管理领域应用现状和前景分析入手，回溯道路交通需求建模所经历的三代思想，凝练出信息充分获取条件下道路交通需求建模所要求具备的非集计、基于活动、整合多维选择行为等特征。从而以Multi-Agent技术为核心，构建一套以"信息充分获取-先进计算范式-并行仿真"为核心的道路交通需求分析方法，突破需求预测精度较差、数学解析繁杂和行为过度关注路径选择的传统交通需求分析模式，为先进交通管理控制策略的实施和评估提供更为科学的依据。本研究有助于深入理解物联网技术背景下的道路交通需求发生和演化机理，为制定交通管理策略提供支撑。

物联网的发展为交通需求建模以及交通管理策略的制定提供了崭新的技术背景，在这样的背景下，如何建立与物联网技术发展相匹配的交通需求建模理论及方法，对于有效制定交通管理控制策略至关重要。本课题针对物联网信息条件下的道路交通需求建模与仿真进行了研究。研究成果包括：（1）建立了物联网技术背景下基于Multi-Agent的道路交通需求建模与仿真范式；（2）构建了物联网技术背景下“交通信息环境”Agent模型；（3）构建了基于双层Agent架构的交通参与者单体Agent模型；（4）搭建了基于并行计算和排队仿真的Multi-Agent仿真环境；（4）研究了基于Multi-Agent仿真环境的先进交通管理控制策略。本课题的研究成果对于丰富和发展物联网技术背景下的道路交通需求建模以及指导相应的交通管理实践具有重要意义。