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基于多Agent技术的个性化随机慢化机制研究
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作者 于黎明 乔欢 《软件工程与应用》 2014年第3期78-85,共8页
元胞个体的同质化与单一性,以及模型演化算法的简单性,导致传统元胞自动机(CA)模型忽略参与者个体差异,使用共性化随机慢化概率统一表述随机慢化行为,难以完整反映随机慢化行为的影响因素。本文通过多层次Agent模型中的理想模型和参与... 元胞个体的同质化与单一性,以及模型演化算法的简单性,导致传统元胞自动机(CA)模型忽略参与者个体差异,使用共性化随机慢化概率统一表述随机慢化行为,难以完整反映随机慢化行为的影响因素。本文通过多层次Agent模型中的理想模型和参与者特征模型对随机慢化行为影响因素进行分解,进而通过多Agent协同模型进行随机慢化行为影响因素集成,形成个性化随机慢化机制。引入该机制后,对于个体交通参与者,其随机慢化行为不再由简单、抽象的随机慢化概率涵盖,而是由其独有的个性化的随机慢化机制决定;而对于整个交通系统,由于参与者个体之间的差异性,导致不同参与者随机慢化的机制体现出个性化差异,系统对于随机慢化行为模拟的完整性得到有效增强。 展开更多
关键词 多AGENT 随机慢化 个性化 因素分解 因素集成
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一种考虑速度随机慢化概率动态演化的交通流元胞自动机模型 被引量:16
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作者 丁建勋 黄海军 唐铁桥 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期7591-7595,共5页
在NS模型的基础上,利用司机的记忆效应和当前交通环境动态地调整随机慢化概率,从而得到一个改进的交通流元胞自动机模型.数值实验表明,该模型可以很好地刻画司机记忆效应对交通流的影响,记忆效应的引入可以提高平均速度和流量.
关键词 交通流 元胞自动机模型 记忆效应 随机慢化概率
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Genetic Evidence for Causal Association Between Hypertension and Chronic Pain:A Bidirectional Two-Sample Mendelian Randomization Study
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作者 Shuai-Lei Wang Wei-Yun Chen +1 位作者 Zi-Jia Liu Yu-Guang Huang 《Chinese Medical Sciences Journal》 CAS CSCD 2024年第3期155-162,共8页
Objective The extent to which the association between hypertension and chronic pain in observational studies is either causally linked or influenced by other shared risk factors has not been substantially addressed.In... Objective The extent to which the association between hypertension and chronic pain in observational studies is either causally linked or influenced by other shared risk factors has not been substantially addressed.In the present study,Mendelian randomization(MR)was employed to examine the potential causal relationship between hypertension and risk of chronic pain.Methods The study data were derived from the pooled dataset of the genome-wide association study(GWAS),enabling the evaluation of the causal effects of hypertension on various types of chronic pain including chronic headache as well as chest,abdominal,joint,back,limb,and multisite chronic pain.We performed a bidirectional two-sample MR analysis using random effect inverse variance weighting(IVW),MR-Egger,weighted median,and weighted mode,quantified by odds ratio(OR).Results Genetically predicted essential hypertension was associated with an increased risk of chronic headache(OR=1.007,95%CI:1.003-1.011,P=0.002)and limb pain(OR=1.219,95%CI:1.033-1.439,P=0.019).No potential causal associations were identified between chronic pain and essential hypertension in the reverse direction MR(P>0.05).In addition,there was no potential causal association between secondary hypertension and chronic pain(P>0.05).Conclusion This study provided genetic evidence that a unidirectional causal relationship exists between essential hypertension and the increased risks of chronic headache and limb pain,and no causal relationship was found between secondary hypertension and chronic pain.These findings offer theoretical underpinnings for future research on managing hypertension and chronic pain. 展开更多
关键词 HYPERTENSION chronic pain Mendelian randomization health chronic headache genetic evidence limb pain
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基于多值CA模型的两轮车加速过程建模与分析 被引量:5
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作者 夏亮 郭廷龙 +1 位作者 刘仰 江欣国 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期112-119,共8页
在多值元胞自动机模型(EBCA2模型)的基础上,首先,对最大速度进行了扩展,并引入车辆的加速过程,建立了适用于人力自行车、电动自行车和摩托车的多值元胞自动机交通流模型。然后,对改进模型和非机动车两值元胞自动机模型进行了仿真对比分... 在多值元胞自动机模型(EBCA2模型)的基础上,首先,对最大速度进行了扩展,并引入车辆的加速过程,建立了适用于人力自行车、电动自行车和摩托车的多值元胞自动机交通流模型。然后,对改进模型和非机动车两值元胞自动机模型进行了仿真对比分析。最后,利用改进模型分别模拟了两轮车在不同的最大速度、最大加速度和车辆的慢化行为下的交通流,并分析了这些参数对交通流的影响。仿真结果表明:与两值元胞自动机模型相比,在保证车流的流量-密度-速度特性不受影响的情况下,改进模型大大增加了其仿真速度;车辆的加速过程、慢化车辆数和低速车辆慢化行为都会对系统交通流产生一定影响,加速度变化对交通流影响较大,不同速度下的随机慢化行为对交通流的影响不同。 展开更多
关键词 交通工程 交通流模型 仿真 对比分析 多值元胞自动机 两轮车 加速度 随机慢化
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基于模糊控制规则的元胞自动机模型 被引量:3
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作者 龚永罡 陈涛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第9期2366-2368,共3页
针对单车道道路交通流提出了一种新的基于模糊控制规则的元胞自动机模型。与NaSch模型不同,新模型中的随机慢化概率是根据模糊控制规则计算得来的。在新模型的模糊控制规则中,将当前车辆的车间距以及其与前车的速度差作为输入因素,经过... 针对单车道道路交通流提出了一种新的基于模糊控制规则的元胞自动机模型。与NaSch模型不同,新模型中的随机慢化概率是根据模糊控制规则计算得来的。在新模型的模糊控制规则中,将当前车辆的车间距以及其与前车的速度差作为输入因素,经过模糊推理从而计算出当前车辆本时间步的随机慢化概率。经过计算机仿真发现,新模型的基本图和时空图较好地重现了现实道路交通流中的某些宏观特性,如时走时停波、回滞以及亚稳态等现象。 展开更多
关键词 交通流 元胞自动机 模糊控制 随机慢化概率
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基于元胞自动机模型的自动驾驶汽车比例对交通效率影响的研究 被引量:1
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作者 孙雪东 于皓同 王明亮 《科学技术创新》 2021年第15期68-70,共3页
随着科技的不断发展,智能驾驶汽车逐渐开始投入使用。为研究车流中自动驾驶汽车占比对交通效率的影响,文章建立了考虑随机慢化现象的单车道元胞自动机模型和可变换车道的双车道元胞自动机模型,考虑了车辆超车、加速、减速等情况,运用曲... 随着科技的不断发展,智能驾驶汽车逐渐开始投入使用。为研究车流中自动驾驶汽车占比对交通效率的影响,文章建立了考虑随机慢化现象的单车道元胞自动机模型和可变换车道的双车道元胞自动机模型,考虑了车辆超车、加速、减速等情况,运用曲线拟合方法,逐步探究在不同交通任务的情况下,自动驾驶汽车所占比例对交通效率的影响。研究表明:单车道在自动驾驶汽车占比60%的情况下交通效率最好;双车道在自动驾驶汽车占比越多的情况下,交通效率越好。此结论可作为继续研究自动驾驶汽车在车流中的占比对交通效率的影响。 展开更多
关键词 自动驾驶 元胞自动机模型 曲线拟合模型 随机慢化概率
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