miguel lou moreno1 multiagent architectures for intelligent traffic management systems josefa z....

Miguel Lou Moreno 1

Multiagent architectures for intelligent traffic management

systems

Josefa Z. HernándezSascha Ossowski

Ana García-Serrano

Miguel Lou Moreno 2

Indice

ITMS Objetivos Traffic Knowledge Processing Layer

TRYS Arquitectura Modelos de coordinación

InTRYS TRYSA

2

Conclusiones

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ITMS

Objetivo: Optimizar el flujo de tráfico Paneles de señalización Difusión por RDS Configuración de itinerarios Otros sistemas

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ITMS

Sistemas basados en el conocimiento Reglas y frames Manejo facil del conocimiento Explicación de las decisiones tomadas

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Knowledge processing layer

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Knowledge processing layer

Gestiona: Estrategias Servicios de control de tráfico

Aprendizaje

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Arquitectura TRYS

Basada en agentes Diagnóstico:

Dónde está el problema Gravedad del problema Posibles causas

Acciones propuestas: Path uses frame:

Control Plan: Mensajes que se mostrarán Path uses: impacto esperado State of control areas: Situación para aplicar el plan

Unidades de conocimiento (KUs) - Jerarquía

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Modelos de coordinación

Incompatibilidades: Conflicto físico Conflicto semántico

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InTRYS

Agente coordinador: Evaluación de la compatibilidad Proposición del plan global

Sintetización de mensajes Plan global Selección de 1 plan local

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InTRYS

Agente coordinador: Unidades de conocimiento:

Proposal compatibility KU: Evaluación de la compatibilidad

Proposal integration KU: Resolución de conflictos Proposal completion KU: Deducción de señales

complementarias

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TRYSA2

Self-interested agents No cooperación = beneficio 0 Planes globales consistentes = Nash equilibrium Planes globales mixtos = Nash mixed equilibrium

Permisos

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TRYSA2

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TRYSA2

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Conclusiones

InTRYS Coordinación

síncrona Planes globales

construidos siempre desde cero

TRYSA Coordinación

Asíncrona Los planes globales

se pueden modificar localmente

Escalabilidad