本文的工作是针对城市中交通道路建设和规划的评估系统,一方面需要对即将建设的道路设施的规划设计进行评价,预测未来的通行能力;另一方面需要对现有交通控制方案的优化和交通设施的微小变动进行评估,提前预知其大致结果。解决上述问题最有效的方法就是本文所研究的城市道路交通仿真系统。 面向Agent的方法是分割复杂系统的有效途径且更适合分布式环境,Agent比对象更能反映现实,所以采用面向Agent的方法来实现交通仿真系统是适宜的。 本文重点研究:交通仿真中的碰撞检测和碰撞规避算法、基于Agent交通仿真系统的分布式实现,在国内外的微观交通仿真研究中较少涉及这两部分。碰撞检测和碰撞规避算法需要根据具体被仿真系统的特点进行设计,平衡仿真精度、算法复杂度,实现效率和复杂性等多方面要求,最终综合其他方法设计出有效的算法。对于车辆仿真,平面凸多边形的碰撞问题是非常适合的抽象模型,其碰撞检测算法适于采用计算几何的方法解决,其下界与多个线段求交相同,优化的方法的核心是如何加速算法使其在平均意义下效率提高,毕竟在最坏的情况发生的概率很小,在交通仿真中尤其如此。碰撞规避是碰撞检测的自然延伸,采用和碰撞检测类似的方法,主要在一定裕度和精确性下的提高效率。仿真系统的分布式实现就涉及到如何使上述算法并行化,以及如何实现面向Agent系统的基本特性。实现基于Agent仿真系统主要是实现Agent间的自制性、主动性和社会性。Agent系统的复杂和并发行也就成为实现基于Agent仿真的一个难点,如何简化模型,提高性能是系统实现需要考虑的问题。 本文的碰撞规避和碰撞检测算法,提出了基于Voronoi图的方法,用Voronoi包围盒代替被仿真物体外边界,加速了碰撞规避和碰撞检测算法的执行速度,而且还可以得到很多有关最邻近物体的信息,有助于提高仿真精确度,同时提出了针对实际情况的应用策略。仿真平台的实现采用了面向Agent的思想,建立了有效的适合交通仿真的消息机制,实现了Agent间的协作,并设计了相同平台上的移动性的解决方案。