【摘 要】
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多智能体模型是一种研究社会、经济、生态等复杂系统的动态研究方法,交通系统是一个具有随机性、动态性和自适应性等特征的开放的复杂系统。因此以多Agent技术为手段结合交通
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多智能体模型是一种研究社会、经济、生态等复杂系统的动态研究方法,交通系统是一个具有随机性、动态性和自适应性等特征的开放的复杂系统。因此以多Agent技术为手段结合交通系统的组成和复杂性特征,利用基于Agent的计算机仿真通过模拟交通系统中个体的行为,可以让一群这样的个体在计算机所营造的虚拟环境下进行相互作用并演化,自下而上的"涌现"出整体系统的复杂性行为。借助Netlogo软件平台,利用Traffic Grid模型仿真研究了有人参与的交通仿真实验,获取了随着时间变化的车辆平均速度、平均等待时间等数据,根据其变化曲线为建设低碳交通和智能交通系统(ITS)提供决策。
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