[发明专利]基于Erlang的人工交通系统实现方法

说明书

本发明涉及一种基于Erlang的人工交通系统实现方法。该方法包括获取交通场景信息以及个体的信息、状态和交通行为；设定操作进程、区域进程和个体进程；其中，操作进程用于控制人工交通系统的运行；区域进程用于控制某一区域并管理区域内的所有个体同时为各个体提供环境信息，还用于统计并模拟交通场景中个体的信息和状态；个体进程用于根据环境信息模拟各个体的交通行为；操作进程管理区域进程；区域进程生成和管理个体进程；基于交通场景信息以及个体的信息、状态和交通行为，利用操作进程、区域进程和个体进程，进行仿真，得到交通场景的路况。通过该技术方案解决了如何使人工交通系统具有并发和分布式运行的能力，高效利用计算资源的技术问题。

技术领域

本发明涉及交通系统技术领域，尤其是涉及一种基于Erlang 的人工交通系统实现方法。

背景技术

交通是关系社会发展的重要基础设施，世界各国都投入巨大的人力和物力加以建设。但发展过程中出现了各种问题，如交通拥堵、事故频发等。作为一种重要的研究手段，交通仿真方法试图在建立传统数学模型的基础上，对交通系统进行还原分析；然而，随着城市化进程的加快和汽车拥有量的迅猛增长，交通系统的规模越来越大，与人口、自然、政治、经济等要素的相互作用日益复杂，难以建模和分析，因此这种试图通过对交通部分行为的单独分析而完全确定整体交通的行为的研究思路也正变得日渐困难。在此背景下，有学者于2003年提出了人工交通系统的概念。

人工交通系统是传统微观交通仿真系统的延伸。人工交通系统的基本思想是利用基于代理的建模和模拟方法，将现实交通系统中的每个参与者表示成具有一定自主性、社会性、学习性、主动性和移动性的代理，然后通过代理与代理、代理与环境、环境与环境的相互作用，自底向上“涌现”出各种复杂的交通现象。实践表明，结合人工交通系统理论和计算实验方法，不仅能够方便地分析交通系统的各种复杂行为，对各种决策进行量化的评估，而且还能够设计和实施各种在现实中无法进行的试验，找出影响交通系统的可控因素朝着既定的目标实施(实验) 控制策略。在人工交通系统的理想模型中，交通行为的产生和演化是自我完备的，而且为了体现交通的整体特性，系统还包括了能够对交通产生影响的社会环境相关子系统，如物流、天气、法规等；因而其建模的对象更为广泛，对象间的交互更为频繁，不可避免地也带来更大的计算量，也更需要有类似并发、分布式这类高性能的计算手段。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决如何使人工交通系统具有并发和分布式运行的能力，高效利用计算资源的技术问题而提供一种基于Erlang的人工交通系统实现方法。

为了实现上述目的，提供以下技术方案：

一种基于Erlang的人工交通系统实现方法，所述方法包括：

获取交通场景信息以及个体的信息、状态和交通行为；

设定操作进程、区域进程和个体进程；其中，所述操作进程用于控制所述人工交通系统的运行；所述区域进程用于控制某一区域并管理所述区域内的所有个体同时为各所述个体提供环境信息，还用于统计并模拟所述交通场景中所述个体的信息和状态；所述个体进程用于根据所述环境信息模拟各所述个体的交通行为；一个所述操作进程管理一个或多个所述区域进程；一个所述区域进程生成和管理一个或多个所述个体进程；

基于所述交通场景信息以及所述个体的信息、状态和交通行为，利用所述操作进程、所述区域进程和所述个体进程，利用Erlang进行仿真，得到所述交通场景的路况。

进一步地，所述基于所述交通场景信息以及所述个体的信息、状态和交通行为，利用所述操作进程、所述区域进程和所述个体进程，利用Erlang进行仿真，得到所述交通场景的路况，具体包括：

所述操作进程向所述区域进程发送初始化指令，所述初始化指令包含区域编号；