交通流元胞自动机模型中慢化行为

吉林大学学报(工学版) ›› 2009, Vol. 39 ›› Issue (增刊2): 66-0070.

交通流元胞自动机模型中慢化行为

丁建勋¹,黄海军¹,唐铁桥²

1.北京航空航天大学经济管理学院;北京100191；2.北京航空航天大学交通科学与工程学院;北京 100191

收稿日期:2008-09-05 出版日期:2009-09-30 发布日期:2009-09-30
通讯作者: 黄海军（1964-），男，教授，博士生导师.研究方向:交通运输规划.E-mail:haijunhuang@buaa.edu.cn E-mail:haijunhuang@buaa.edu.cn
作者简介:丁建勋（1981-）,男,博士研究生.研究方向:道路交通流建模.E-mail:hfdjx@126.com
基金资助:
“973”国家基础研究发展规划项目（2006CB705503）；国家自然科学基金项目（70521001）

Random noise in driving behavio rbased on cellular automata

DING Jian-xun¹,HUANG Hai-jun¹,TANG Tie-qiao²

1.School of Economics and Management,Beijing University of Aeronautics and Astronautics,Beijing 100191,China;2.School of |Transportation Science and Engineering,Beijing University of Aeronautics and Astronautics,Beijing 100191,China

Received:2008-09-05 Online:2009-09-30 Published:2009-09-30
Contact: HUANG Hai-jun E-mail:haijunhuang@buaa.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

根据司机加速和减速过程的不同特性，提出了一个改进的交通流元胞自动机模型。数值实验表明，该模型可以满意地刻画司机学习效应对行车过程的实时影响，说明引入强化学习机制可以更好地再现多种复杂交通现象。

关键词: 交通运输工程, 交通流, 元胞自动机模型, 强化学习机制

Abstract:

In this paper,considering different evolution behaviors in acceleration and deceleration of driving and the reinforcement learning,we propose a modified cellular automaton model in which the random acceleration behavior evolves with the driver's remembering to historic experience and the traffic condition around.Simulation results show that the proposed model can reveal the influence of driver’s reinforcement learning on traffic and generate more realistic traffic phenomena.

Key words: engineering of communication and transportation, traffic flow, cellular automaton model, reinforcement learning effect

中图分类号:

U491

丁建勋,黄海军,唐铁桥. 交通流元胞自动机模型中慢化行为[J]. 吉林大学学报(工学版), 2009, 39(增刊2): 66-0070.

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