[发明专利]一种多智能体交通仿真并行计算方法及装置

说明书

本发明公开了一种多智能体交通仿真并行计算方法，使用多线程并行计算的方式对智能体车辆进行路径寻优、状态更新、仿真数据存储及显示，可根据实时路况计算道路阻抗，结合车辆属性计算和更新车辆最优路径，并可根据实际计算时耗调整线程分配，均衡线程负荷。本发明还公开了一种多智能体交通仿真并行计算装置，本发明充分考虑不同仿真车辆的个体差异，支持仿真普通车辆和可进行信息交互的智能车辆，使用多线程并行计算方式，能充分发挥设备CPU计算能力，提高仿真效率，并可实现动态路径规划，使仿真结果更贴合实际情况。本发明可用于研究车辆行为、预测车流状态、测试管控措施，为缓解交通拥堵、减少交通隐患、降低资源浪费提供帮助。

技术领域

本发明涉及交通仿真技术领域，特别是一种多智能体交通仿真并行计算方法及装置。

背景技术

交通仿真是交通流、交通管控、交通安全领域的重要研究手段，相比于实地试验观测具有可控性强、成本低、样本量大、信息全面的优点。现有的交通仿真技术多适用于模拟传统人工驾驶车辆，对仿真车辆采用相同或相近的属性参数，忽略了车辆的个体特性，对可进行信息交互的智能车辆考虑不足，且大多运行效率有限，实效性差，难以满足目前和未来对交通仿真的需求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种多智能体交通仿真并行计算方法及装置，能考虑不同仿真车辆的个体差异，支持仿真普通车辆和可进行信息交互的智能车辆，使用多线程并行计算的方式对多智能体车辆进行路径寻优、状态更新、仿真数据存储及显示，可根据实时路况计算路段和交叉口的阻抗，结合车辆属性计算和更新车辆最优路径，并可根据实际计算时耗调整线程分配，均衡线程负荷。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

根据本发明提出的一种多智能体交通仿真并行计算方法，包括以下步骤：

步骤1、获取路网数据和车辆数据；其中，

路网数据包括各路段的起点、终点、里程和通行费、以及各交叉口的几何构型、信号控制方案和通行费；车辆数据包括车辆的物理属性、起讫属性、偏好属性、行为属性和交互属性；物理属性包括车长、车宽、车型和加减速性能，起讫属性包括初始位置、初始速度、进入路网时刻和目的地，偏好属性包括对里程、费用、时耗的偏好、是否存在禁行区域，行为属性包括跟驰模型和换道模型，交互属性包括能否与周边车辆交互信息、能否接收路况信息；

步骤2、根据步骤1所述路网数据计算路段和交叉口的阻抗，阻抗包括路段和交叉口的通行里程、费用和时耗；

步骤3、分配并行线程：将所有仿真车辆分配给仿真设备CPU的多个线程并行计算；

步骤4、并行线程的计算具体如下：

根据步骤2中路段和交叉口的阻抗和步骤1中车辆的偏好属性，按检索最短路方法检索车辆到达目的地所经过的路段和交叉口的阻抗总和最低的路径作为最优路径，车辆将按最优路径行驶；

根据车辆行为属性和交互属性，结合跟驰模型、换道模型决策车辆运动行为；

根据车辆运动行为，计算更新后的车辆位置、车道和速度；

步骤5、统计并行线程的负荷，负荷包括运算时间和累计仿真车辆数，并根据负荷计算并行线程均衡分配方案，调整分配给各并行线程的仿真车辆数；

步骤6、保存步骤4的车辆位置、车道和速度；

步骤7、更新路网数据、新增仿真车辆，返回步骤2；更新路网数据、新增仿真车辆具体如下：

根据步骤4的车辆位置、车道和速度，计算各路段和交叉口车辆平均通行时耗；

更新步骤1的路网数据中路段的通行费、交叉口的信号控制方案、交叉口的通行费；