PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Przegląd możliwości zastosowania systemu wieloagentowego w transporcie

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
The applicability of multi-agent systems in transport
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Inteligentne systemy rozproszone są coraz szerzej stosowane w różnorodnych dziedzinach nauki. Przykładem najprostszego systemu rozproszonego jest organizacja ludzka, która poprzez szereg cech takich jak kooperacja, negocjacja oraz koordynacja jest w stanie wspólnie rozwiązywać rozmaite problemy. System złożony z komunikujących się oraz współpracujących ze sobą agentów jest w stanie osiągnąć zadany im wcześniej cel. Sytuacje, które wymagają rozwiązania problemów o charakterze rozproszonym lub złożonym obliczeniowo, takie jak wyszukiwanie informacji w sieci, zarządzanie sieciami, symulacje rynku, wspomaganie zarządzania w przedsiębiorstwie czy kontrola ruchu lotniczego, ukazują szerokie pasmo możliwości stosowania systemów wieloagentowych. Systemy oparte na agentach mogą znaleźć swoje zastosowanie również w transporcie. Projektowanie systemów sterowania i zarządzania ruchem, modelowanie ruchu oraz planowanie systemów transportowych z użyciem systemów multiagentowych pokazuje możliwości dalszego rozwoju transportu jako inteligentnej dziedziny. W artykule przedstawiono sposób działania systemu wieloagentowego oraz możliwości jego wdrożenia w dziedzinę transportu. Opisano rodzaje agentów, które można zastosować w systemach wieloagentowych oraz przykłady symulacji z ich użyciem. Przedstawiono następujące przykłady: model symulacji ruchu we francuskim mieście La Rochelle; budowa modelu sieci aglomeracji poznańskiej z wykorzystaniem go do symulacji wieloagentowej w środowisku MATSim oraz symulacja systemu zarządzania ruchem na skrzyżowaniach w symulatorze opracowanym przez naukowców z Melbourne. Artykuł kończy krótkie podsumowanie opisujące korzyści płynące z zastosowania systemów multiagentowych i ich przyszłości w dziedzinie ITS.
EN
Distributed intelligent systems are increasingly used in various fields of science. The example of simplest distributed system is human organization. With features such as negotiation, cooperation and coordination people are able to jointly solve variety of problems. The system consists of communicating and cooperating agents who are able to achieve goals that were set. Situations requiring solution of distributed or complicated character such as searching of an information in the Internet, network management, market simulation, management support in the company or supervision of air traffic present wide range of possibilities of multi-agent system use. Systems based on agents may also be used in the transport. The development of technology has allowed to use artificial intelligence in such fields of science as transport and traffic engineering. The next step in development of intelligent transportation systems is application of the multi- -agent systems. Agent based systems may find their use in traffic control systems, modeling and planning of transportation systems in cities. In the article types of agents that might be used and examples of simulation with the practical application are presented. Following examples are given: traffic simulation model in the French city of La Rochelle; construction of the Poznań agglomeration model with the simulation implemented in the MATSim as well as simulation of the traffic at intersections management system implemented by the scientists from Melbourne. The article concludes with short summary of advantages of multi-agent systems and their future application in the ITS.
Rocznik
Tom
Strony
17--22
Opis fizyczny
Bibliogr. 9 poz., rys.
Twórcy
autor
  • Transprojekt Gdański Sp. z o.o. 80-227 Gdańsk, ul. Do Studzienki 9/4
Bibliografia
  • 1. Wooldridge M., An introduction to Multiagent Systems, Department of Computer Science, University of Liverpool, 2002.
  • 2. Bazzan A., Klügl F., Multi–Agent Systems for Traffic and Transportation Engineering, Instituto de Informática, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brazil; Örebro University, Sweden.
  • 3. Jąkała M., Michno M., Budowa systemów wieloagentowych w: Techniki wnioskowania z użyciem rozproszonej inteligencji, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków 2004.
  • 4. Nguyen Q.T., Bouju A., Estraillier P., Multi-agent architecture with space-time components for the simulation of urban transportation systems, L3I laboratory – University of La Rochelle 2012.
  • 5. Piątkowski B., Maciejewski M., Zastosowanie map OSM w budowie modelu sieci aglomeracji poznańskiej dla symulacji MATSim,Politechnika Poznańska, 2012.
  • 6. Gao, W., Balmer M., Miller E.J., Comparisons between MATSim and EMME/2 on the Greater Toronto and Hamilton Area Network Transportation Research Record, Journal of the Transportation Research Board, No. 2197, 2010.
  • 7. Çetin, N., Nagel K., Parallel queue model approach to traffic micro-simulations – referat wygłoszony na 82th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D.C., January 2003.
  • 8. Bekhor S., Dobler C., Axhausen K.W., Integration of Activity-Based with Agent-Based Models: an Example from the Tel Aviv Model and MATSim, referat wygłoszony na 90th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D.C., January 2011.
  • 9. Gabrić T., Howden N., Norling E., Tidhar G., Sonenberg L., Multi-agent Design of a Traffic-Flow Control System – Technical Report 94/24, Department of Computer Science, The University of Melbourne, 1994.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-e49b0a13-3737-4c5d-a4e8-9bfc64932e56
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.