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AIAD-Traffic-Management

Descrição

  • O objetivo deste trabalho é construir uma simulação cujo cenário é constituído pelas diversas ruas e estradas numa cidade.

    Check

  • Os agentes correspondem aos automóveis em circulação. Os semáforos têm uma determinada temporização fixa.

    Check

  • Por seu lado, cada automóvel tem como objetivo chegar a um determinado ponto da cidade, e pode tomar decisões de acordo com a informação que lhe chega ao longo da viagem. Esta informação pode chegar a partir da perceção visual, de comunicação com outros automóveis, ou via rádio.

    • Implementação do Rádio Check
    • Algoritmo para shortest path Check
    • Comunicação com outros automóveis Check
    • Outros Behaviours ?

  • Devem ser testadas diferentes configurações, tendo em conta zonas ou direções de maior tráfego, populações de automóveis com diferentes módulos de decisão, agentes BDI, etc.

    • 3 ou 2 Mapas: Grande e Pequeno
    • Diferentes Módulos de decisão:
      • Por distância mínima Check
      • Pelo trânsito Check

  • Deve ser equacionada a possibilidade de implementar agentes com aprendizagem por reforço, que aprendam quais os melhores trajetos para determinados destinos em determinadas horas do dia.

    • Estado(NomeDaRua,Trânsito)

    • Acção(NomeDaRua)

    • Função de recompensa

      • Com trânsito: 1.5*(mapa.width + mapa.height) - dist(FimIntersecção,InicioIntersecçãoDestino)*Importância1 - (roadLength - ((N semaforos do FimIntersecção - 1) * (TimeYellow + TimeGreen))/TimeDrive)*Importancia2
      • Sem trânsito: 3 * 1.5*(mapa.width + mapa.height) - dist(FimIntersecção,InicioIntersecçãoDestino)Importância1 - roadLengthImportancia2

    • Treino (Aprendizagem)

      • Preenchimento da matriz de qualidade - Check

    • Utilização do conhecimento

      • Verificar em cada intersecção, ir buscar os valores de qualidade, tendo em conta o trânsito em cada rua, e ir pela rua com um valor de qualidade mais alto.