Przegląd możliwości zastosowania systemu wieloagentowego w transporcie

Inteligentne systemy rozproszone są coraz szerzej stosowane w różnorodnych dziedzinach nauki. Przykładem najprostszego systemu rozproszonego jest organizacja ludzka, która poprzez szereg cech takich jak kooperacja, negocjacja oraz koordynacja jest w stanie wspólnie rozwiązywać rozmaite problemy. System złożony z komunikujących się oraz współpracujących ze sobą agentów jest w stanie osiągnąć zadany im wcześniej cel. Sytuacje, które wymagają rozwiązania problemów o charakterze rozproszonym lub złożonym obliczeniowo, takie jak wyszukiwanie informacji w sieci, zarządzanie sieciami, symulacje rynku, wspomaganie zarządzania w przedsiębiorstwie czy kontrola ruchu lotniczego, ukazują szerokie pasmo możliwości stosowania systemów wieloagentowych. Systemy oparte na agentach mogą znaleźć swoje zastosowanie również w transporcie. Projektowanie systemów sterowania i zarządzania ruchem, modelowanie ruchu oraz planowanie systemów transportowych z użyciem systemów multiagentowych pokazuje możliwości dalszego rozwoju transportu jako inteligentnej dziedziny. W artykule przedstawiono sposób działania systemu wieloagentowego oraz możliwości jego wdrożenia w dziedzinę transportu. Opisano rodzaje agentów, które można zastosować w systemach wieloagentowych oraz przykłady symulacji z ich użyciem. Przedstawiono następujące przykłady: model symulacji ruchu we francuskim mieście La Rochelle; budowa modelu sieci aglomeracji poznańskiej z wykorzystaniem go do symulacji wieloagentowej w środowisku MATSim oraz symulacja systemu zarządzania ruchem na skrzyżowaniach w symulatorze opracowanym przez naukowców z Melbourne. Artykuł kończy krótkie podsumowanie opisujące korzyści płynące z zastosowania systemów multiagentowych i ich przyszłości w dziedzinie ITS.

Distributed intelligent systems are increasingly used in various fields of science. The example of simplest distributed system is human organization. With features such as negotiation, cooperation and coordination people are able to jointly solve variety of problems. The system consists of communicating and cooperating agents who are able to achieve goals that were set. Situations requiring solution of distributed or complicated character such as searching of an information in the Internet, network management, market simulation, management support in the company or supervision of air traffic present wide range of possibilities of multi-agent system use. Systems based on agents may also be used in the transport. The development of technology has allowed to use artificial intelligence in such fields of science as transport and traffic engineering. The next step in development of intelligent transportation systems is application of the multi- -agent systems. Agent based systems may find their use in traffic control systems, modeling and planning of transportation systems in cities. In the article types of agents that might be used and examples of simulation with the practical application are presented. Following examples are given: traffic simulation model in the French city of La Rochelle; construction of the Poznań agglomeration model with the simulation implemented in the MATSim as well as simulation of the traffic at intersections management system implemented by the scientists from Melbourne. The article concludes with short summary of advantages of multi-agent systems and their future application in the ITS.