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1、2019/4/22,1,智能运输系统基础理论,季常煦 轨道交通控制与安全国家重点实验室,2019/4/22,2,主要内容,一、系统结构优化 二、动态交通分配 三、智能协同 四、动态交通预测 五、智能控制,一、系统结构优化,系统：为实现规定功能以达到某一目标而构成的相互关联的一个集合体或装置(部件)。 结构：结合构造，系统诸要素之间的组织形态。 优化：使系统在某方面更加优秀，而“去其糟粕，取其精华”的方法/技术等。,交通流诱导系统,2019/4/22,5,1、结构模型法,是把复杂的系统分解为若干子系统(要素)，利用人们的实践经验和知识，以及电子计算机的帮助，最终将系统构造成一个多级递阶的结构模型
2、。,城轨列车在途检测预警与应急处置系统层次结构图,物流业的顾客满意度指数模型,物流服务企业可以从中发现不同质量创新的效果和提高顾客满意度。,物流顾客满意度中的应用,2019/4/22,8,2、模糊聚类分析法,聚类就是把具有相似性质的事物加以区分和分类，其研究的主要内容是如何度量相似性以及怎样构造聚类的具体方法，以达到分类的目的。 模糊聚类分析就是依据客观事物间的特征、亲疏程度和相似性，通过建立模糊相似关系对客观事物进行分类的数学方法。,基于FCM的应急系统选址分类优化,选址指标,各级聚类中心,各级别隶属度,2019/4/22,10,3、物元分析法,物元是把事物用“事物、特征、量值”三个要素来描
3、述，并组成有序三元组的基本元。 物元分析是研究物元及其变化规律，并用于解决现实世界中的不相容问题的有效方法。 利用物元分析方法，可以建立事物多指标性能参数的评价模型。,基于物元分析法的火车站交通影响评价模型,车站交通影响特征指标和评价等级划分标准,特征指标的取值,各指标归一化权重,各特征指标的关联度,温州市铁路新客运站的交通影响与3级评价等级的关联度最大。,2019/4/22,12,4、遗传算法,遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应搜索的算法。 广泛应用于多处理机调度、机器学习和机器识别、组合优化、自动控制、图像处理、规划设计、遗传编程和人工生命等领域。,13
4、,基于遗传算法的公交车辆智能排班,研究目的：确定最优或近似最优的运营车辆的发车时间表，达到最高的运营效率和服务水平。 技术路线：建立函数最大值的数学规划模型，确定约束条件，利用遗传算法的基本运算过程，构建优化目标函数和适应度函数，进行遗传操作，最终确定最优化公交排班方案。,2019/4/22,14,5、模糊偏好方法,偏好本身反映了专家经验，是无法定量描述的知识。 通过融入专家和设计者的经验、期望等偏好信息，在设计者可以提供目标之间的相对重要程度的条件下，即已知指标偏好排序的前提下通过求取目标权重，将多目标优化问题转化为单目标优化问题。,物流运输网络模糊最短路径的偏好解,模糊最短路,不同决策态度
5、下最短路径计算结果,决策者通过设定极大熵加权 函数表示的悲观或乐观水平，就可以得到与目前偏好结构相一致的模糊数排序结果，以及相应的模糊最短路权值和选择方案。,模糊逻辑法在快速路交通状态识别的应用,模糊流对应的隶属函数,模糊函数需满足的条件,比例调整因子,拥挤指数随时间变化,给出的交通状态分类标准可供该地区的交通管理者决策时参考。,二、动态交通分配,已知交通需求与供给，以降低个人的出行费用或系统总费用为目标，将时变的交通出行合理分配到不同的路径上的方法。 分析最优交通流量分布模式，为交通流控制和管理、城市交通流诱导等提供依据。,1、分类,动态用户最优：指路网中任意时刻、任何OD对之间被使用的路径
6、上的当前瞬时行驶费用相等，且等于最小费用的状态。从路网中每个用户的角度考虑，寻求整个系统总出行时间最少或费用最低。 动态系统最优：指在所研究的时段内，出行者各瞬时通过所选择的出行路径，相互配合，使得系统的总费用最小。从路网系统的角度考虑，寻求整个系统总得出行时间最少或费用最低。,2、目标,动态系统最优分配模型目标 (1)使系统总行程时间最小 (2)使系统总费用最小 (3)使系统总延误最小 (4)是系统平均拥挤度最小 动态用户最优分配模型 动态用户最优定义不同，模型构造也不同。,动态交通分配在交通控制中的作用,一种典型的动态交通分配模型,动态交通分配的应用,三、智能协同,协同论：是研究在许多子系
7、统构成的复杂系统中，这些子系统是如何通过协作和自组织，形成宏观尺度上的空间结构、时间结构或功能结构。 研究对象：是非平衡开放系统中的自组织及形成的有序结构。例如，城市道路交通系统。,1、城市交通系统特征,开放性，远离平衡 系统参数时变 整体出行在时间和空间上具有相对确定性 当路网上车流量达到一定阈值时，原定态失稳，出现临界状态，达到新稳定。 存在临界减慢现象 有序结构靠信息流来维持。,2、理论分类,诱导系统与控制系统协同 控制系统与公交系统协同 诱导系统与公交系统协同,四、动态交通预测,以避免拥挤、提高路网效率的目的，在短时间内得到路网及交通状况等信息，并根据这些信息快速确定最佳行驶路径。,1
8、、无检测器交叉口交通流量预测,将交叉口的运行时间分成车辆在路段上的运行时间和交叉口的运行时间两部分。其中交叉口的运行时间包括交叉口行驶时间和交叉口的延误时间。,2、路段行程时间间接预测,把行程时间分成车辆在路段上的运行时间和交叉口的延误时间两部分，利用预测的流量和速度，结合其他的动态和静态数据 ，从而分别计算这两部分运行时间，然后将这两部分时间结合 ，获取路段行程时间。,27,五、智能控制,智能控制(IC：Intelligent Control)是一门新兴的交叉学科，具有非常广泛的应用领域。智能控制概括为自动控制(AC：Automatic Control)和人工智能(AI：Artificial
9、 Intelligence)的交集。,28,萨里迪斯(Saridis)等从机器智能的角度出发，对傅京孙的二元交集结构理论进行了扩展，引入了运筹学(OR：Operations Research)并提出了三元交集结构。 三元交集除“智能”与控制之外， 还强调了在更高层次控制中调 度、规划、管理和优化的作用。,五、智能控制,29,我国学者蔡自兴教授于1989年提出把信息论纳入智能控制结构理论的四元论结构。,五、智能控制,30,以上关于智能控制结构理论的不同见解中，存在着以下几点共识： (1)智能控制是由多种学科相互交叉而形成的一门新兴学科； (2)智能控制是自动控制发展到新阶段的产物，它以人工智能和
10、自动控制的相互结合为主要标志； (3)智能控制在发展过程中不断地吸收着控制论、信息论、系统论、运筹学、计算机科学、模糊数学、心理学、生理学、仿生学等学科的思想、方法以及新的研究成果，目前仍在发展和完善之中。,1、基本共识,31,具有高度非线性、时变性、不确定性和不完全性等特征，一般无法获得精确数学模型的复杂系统； 对环境和任务的变化，具有快速应变能力并需要运用知识进行控制的复杂系统 采用传统控制方法时，必须遵循一些苛刻的线性化假设，否则难以达到预期控制目标的复杂系统； 采用传统控制方法时，控制成本高、可靠性差或控制效果不理想的复杂系统。,2、应用领域,32,主要在工业过程控制、计算机集成制造系
11、统、机器人、航天航空等领域的应用。 智能控制系统有学习、适应、组织等三大功能。,2、应用领域,33,按照智能控制系统构成的原理进行分类，大致可分为以下几类： 分级递阶智能控制系统 专家控制系统 模糊逻辑控制系统 神经网络控制系统 遗传算法等软计算优化控制系统 仿人智能控制系统 集成智能控制系统 综合智能控制系统,3、系统分类,34,集中控制系统 控制中心直接控制每个子系统，每个子系统只得到整个系统的部分信息，控制目标相互独立。 优点：系统运行有效性较高，便于分析与设计； 缺点：中心故障，系统瘫痪。,4、分级递阶智能控制,35,分散控制系统 控制中心控制若干分散控制器，而每个分散控制器控制一个独
12、立的控制目标，即子系统。 优点：局部故障不影响整个系统 缺点：全局协调运行较困难。,4、分级递阶智能控制,36,递阶控制系统 所有决策单元按照一定优先级和从属关系递阶排列，同一级各单元受到上一级的干预，同时又对下一级单元施加影响。若同一级各单元目标相互冲突，则由上一级单元协调，形成金字塔形结构。 优点：全局与局部控制性能高，灵活与可靠，子过程变化对决策的影响都是局部性的。 缺点：系统设计复杂。,4、分级递阶智能控制,37,4、分级递阶智能控制,38,4、分级递阶智能控制,39,模糊控制主要研究如何利用计算机来实现人的控制经验。它采用模糊数学的方法，通过一些用模糊语言描述的模糊规则，建立过程变量
13、之间的模糊关系；此后，人们可以根据某一时刻的实际情况，基于模糊规则，采用合适的模糊推理算法获得系统所需的控制量。,5、基于模糊推理的智能控制,40,模糊控制系统的核心就是模糊控制器，一个模糊控制系统性能的优劣，主要取决于模糊控制器的结构、所采用的隶属函数、模糊规则、推理方法以及解模糊算法等。 模糊控制器的结构如图所示，由模糊化接口、推理机、解模糊接口和规则库四部分构成。,5、基于模糊推理的智能控制,(1)模糊化接口 模糊控制器的输入必须通过模糊化接口，转化成为模糊量后，才能加载于模糊推理机构。模糊化接口是模糊控制器的输入接口。它首先将从传感器得到的确定量和给定值进行对比，计算误差或误差变化等输
14、入变量值；然后进行标度变换，将输入变量转换到相应的模糊集论域；最后应用模糊集对应的隶属函数将精确输入量转换为模糊值。 (2)规则库 规则库由一组语言控制规则组成，表达了应用领域的专家经验和控制策略。,5、基于模糊推理的智能控制,(3)推理机 推理机是模糊控制系统的“大脑”。它根据模糊规则，运用模糊推理算法，模拟人的决策过程，获得模糊控制系统的控制策略和控制作用。 (4)解模糊接口 由于对系统的具体控制是一个精确量，所以需要通过解模糊接口，将模糊控制器的输出由模糊量转换成精确量，以获得系统精确的控制作用。,5、基于模糊推理的智能控制,43,神经网络用于控制有两种方式： 系统辨识。将神经网络作为被
15、控对象或生产过程的模型； 控制器。将神经网络作为控制器使用，以取得满意的控制效果。,6、基于神经网络的智能控制,44,7、模糊神经网络,将模糊逻辑与神经网络有机地结合起来，吸取两者各自的长处，则可组成比单独的神经网络系统或单独的模糊系统性能更好的系统。 模糊神经网络正是在以上背景下应运而生的。,45,应用实例车载导航路径规划系统的设计 所谓路径规划，就是找到一条从起点到终点在距离(或时间)上最短的路径。,8、遗传算法,把区域交通作为一个大系统，子系统为区域中的各个交叉口，每个交叉口有一个控制器，该控制器根据它自己和相邻交叉口的交通流信息来动态管理绿灯相位及绿灯时间,模糊神经网络对城市区域交通实时分散控制,
