سیستم هوشمند کنترل ترافیک

عنوان فایل: سیستم هوشمند کنترل ترافیک

قالب بندی: pdf

تعداد صفحات: 90

فهرست:

فصل ۱- کلیات
 مقدمه 
کنترل خودکار یا دستی 
 کنترل هوشمند یا غیرهوشمند 
 اهداف پایان نامه 
 ساختار پایان نامه 
 فصل ۲- عامل
 مقدمه 
 معرفی عامل 
 تعریف عامل  
 تفاوتهای هوش مصنوعی کلاسیک و عاملها 
 نظریة عامل  
 معماری عامل 
 معماری عامل اندیشمند 
 معماری عامل واکنشی  
 معماری عامل هیبرید
 زبان عامل 
 زبانهای مبتنی بر اشیای همروند
برنامه سازی عامل گرا 
 عامل در سایر محیط ها

فصل ۳-ترافیک
 مقدمه 
 پارامترهای ترافیک 
 تعاریف پارامترهای وضعیت ترافیک و کنترل ترافیک  
 ارتباط بین پارامترها  
 چه چیز باعث سخت شدن مسأله ترافیک می شود؟  
 کنترل بهینه؛ امکان پذیری یا عدم امکان پذیری 
 کنترل ترافیک 

 سیگنال های مرتبط  
 سیستمهای تجاری کنترل ترافیک 
 SCOOT 
 SCATS 
 ارزیابی سیستم های تجاری موجود  
 رابطة مسالة ترافیک شهری با مسایل متداول در علوم دیگر
 فصل ۴- سیستم کنترل ترافیک بر اساس عامل ها
 مقدمه و تاریخچه 
 سیستم کنترل ترافیک عامل گرا 
 چرا عامل گرا؟
 توزیع شدگی یا تمرکز 
 ریزدانگی معماری 
 متافور طبیعی  
مدل سازی بازار
 جمع بندی  
 تخصیص واکنشی منابع
 عددی کردن میزان کمبود منابع
 مکانیزم کنترلی
معیار تغییر مطلوب
 معماری درونی عامل ها و الگوریتم ها

 مقایسه گر
استخراج استراتژی عملیاتی مناسب
کنترلگر
 جمع بندی
 فصل ۵- ارزیابی
 مقدمه
 نرم افزار شبیه ساز

 ارزیابی سیستم در مورد اجزای پایه ای
 سه راه  
 چهار راه
 ارزیابی در شبکه ها 
بحث
 فصل ۶-نتیجه گیری
 مقدمه
کجا ایستاده ایم؟
 مزایا
 معایب
 عقلانیت روش پیشنهادی 
 یافته ها
 راه پیشِ رو 
 عاملها 
ترافیک
 منابع و مراجع

بررسی سیستم‌های چند عامله با استفاده از تئوری بازی‌ها

عنوان تحقیق: بررسی سیستم‌های چند عامله با استفاده از تئوری بازی‌ها

فرمت فایل: word

تعداد صفحات: 128

شرح مختصر:

در این رساله، روش مناسبی جهت محاسبه نقطه تعادل نش در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعاملی با تعداد زیاد عامل‌ها مطرح شده‌است، که قادراست با ادغام محاسبات مربوط به نقطه تعادل نش و ایجاد مصالحه بین اکتشاف- استخراج، محاسبات را به صورت بهینه کاهش دهند. ترکیب یادگیری تقویتی تک- عاملی و تئوری بازی ایده اصلی اکثر روشهای یادگیری چندعاملی است. این روش‌ها سعی دارند تا کل فرآیند یادگیری را به تعدادی متناهی از حالت‌های تصمیم‌گیری چندعاملی با خاصیت مارکوف تقسیم کرده و با انتخاب نقطه تعادل نش در هر کدام از این مراحل به تدبیر بهینه برای هر عامل همگرا شوند. بنابراین محاسبه نقطه تعادل نش مسئله مهمی است که در حال حاضر مشکلاتی شامل پیچیدگی محاسبات در روشهای شناخته شده محاسبه نقطه تعادل نش، چندگانگی نقطه تعادل نش، و مختلط بودن نقطه تعادل نش باعث شده که اکثر روشهای پیشنهادی یادگیری تقویتی چندعاملی جایگاه مناسبی در حل مسائل دنیای واقعی پیدا نکنند. ناگفته نماند که تقریباً تمام روشهای یادگیری تقویتی چندعاملی مطرح شده، مبتنی بر روشهای off-policy بوده‌اند که نیازی به در نظر گرفتن مسئله رویه انتخاب عمل و اکتشاف در اثبات همگرایی ندارند. بنابراین در رویه‌های اجرایی پیشنهاد داده‌اند که ابتدا نقطه تعادل نش محاسبه شده و سپس با روش ϵ-greedy مصالحه بین اکتشاف و استخراج برقرار شود.

محاسبه نقطه تعادل ϵ-نش در بازی‌های نرمال در این رساله به صورت یک مسئله مینیمم‌سازی تعریف شده که جواب آن توسط الگوریتم‌های ژنتیک بدست آمده‌است. علاوه بر کاهش پیچیدگی روش محاسبه نقطه تعادل نش، با اضافه کردن جمله مناسب در محاسبه تابع برازندگی، هر عامل قادر است نقطه تعادل نش پارتو را محاسبه کند که مسئله چندگانگی نقاط تعادل نش را نیز مرتفع می‌سازد.

فهرست مطالب

چکیده. 1

مقدمه 2

1- عامل و سیستم‌های چند عامله. 4

1-1- مقدمه. 4

1-2- هوش مصنوعی توزیع شده. 4

1-3- حوزه‌های کاری هوش مصنوعی توزیع شده. 6

1-4- دلایل گرایش به هوش مصنوعی توزیع شده. 9

1-4-1- پایه تکنولوژیکی.. 9

1-4-2- توزیع ذاتی.. 10

1-4-3- مزایای طراحی و پیاده‌سازی.. 12

1-4-4- دلایل معرفت شناسی.. 13

1-4-5- بنیاد اجتماعی.. 14

1-4-6- همجوشی (کلاس‌های جدید از مسائل). 14

1-5- مسائل مطرح در هوش مصنوعی توزیع شده. 14

1-6- تعریف عامل و عامل‌های هوشمند.. 17

1-6-1- تعریف عامل.. 18

1-7- عامل به عنوان یک سیستم نرم‌افزاری.. 19

1-8- مفهوم عامل از دیدگاه عام. 20

1-9- مروری برخصوصیات عامل.. 20

1-10- ویژگی‌های دیگر عامل‌ها25

1-11- طبقه بندی عاملها29

1-12- مقایسه عامل با شیء. 33

1-13- تفاوت‌های سیستم مبتنی بر عامل و سیستم‌های خبره. 35

1-14- انواع محیط عامل.. 35

1-14-1- قابل دستیابی / غیر قابل دستیابی.. 36

1-14-2- محیط قطعی یا غیر قطعی.. 37

1-14-3- محیط مقطعی یا غیر مقطعی.. 38

1-14-4- محیط ایستا / پویا38

1-14-5- محیط گسسته یا پیوسته. 38

1-15- سیستم‌های چند عامله. 39

1-16- خصوصیات سیستم‌های چند عاملی:46

1-17- دلایل استفاده از سیستم‌های چندعامله. 47

1-17-1- نیاز برخی دامنه‌ها به سیستم‌های چندعامله:47

1-17-2- افزایش سرعت عمل با موازی سازی.. 48

1-17-3- قابلیت اطمینان.. 48

1-17-4- توسعه پذیری.. 48

1-17-5- آسانتر شدن برنامه‌سازی.. 49

1-18- آزمون نظریه‌های سایر رشته‌های علمی.. 49

1-19- معماری‌های ارایه شده برای سیستم‌های چندعامله. 49

1-19-1- مدل OMG50

1-19-2- استاندارد FIPA50

1-19-3- استاندارد KAOS. 50

1-19-4- مدل General Magic. 51

1-20- سازماندهی سیستم‌های چندعامله. 51

1-20-1- ساختار سلسله مراتبی.. 51

1-20-2- ساختار مسطح.. 52

1-20-3- ساختار جزء به کل.. 53

1-20-4- ساختار پیمانه‌ای.. 53

1-21- پارامترهای مطرح در ارزیابی سیستمهای چندعامله. 54

1-22- سیستمهای مقیاس وسیع(Large Scale systems):55

1-23- کنترل غیر متمرکز : (Decentralized Control)56

1-24- نتیجه‌گیری.. 57

2- تئوری بازی‌ها و کاربردهای آن‌ها درسیستم‌های چند عامله. 60

2-1- مقدمه. 60

2-2- نظریه بازی ‌ها چیست؟. 60

2-3- تفاوت میان تصمیم‌گیری و بازی.. 62

2-4- طبقه‌بندی نظریه بازی‌ها63

2-5- برخی مفاهیم و اصطلاحات... 68

2-6- موارد استفاده از نظریه بازی‌ها74

2-7- فرض های اساسی در نظریه بازیها75

2-8- شاخه‌های اصلی نظریه بازی‌ها75

2-9- بازی‌های ایستا77

2-10- نمایش بازی در فرم استراتژیک یا نرمال.. 79

2-11- فرم ماتریسی بازی.. 82

2-12- پیدا کردن جواب در بازیهای ایستا82

2-13- بازیهای رقابتی.. 83

2-14- بازیهای تصادفی.. 84

2-15- بازیهای پویا85

2-16- بازی پویا در فرم بسط یافته. 85

2-17- درخت‌ بازی.. 87

2-18- عناصر فرم بسط یافته:88

2-19- پیشینه بازی:88

2-20- مجموعه اطلاعاتی:89

2-21- استراتژی.. 90

2-22- پیدا کردن جواب در بازیهای پویا91

3- بررسی روش‌های یادگیری.. 93

3-1- یادگیری تقویتی.. 93

3-1-1- خط مشی.. 94

3-1-2- تابع پاداش... 94

3-1-3- تابع مقدار. 94

3-1-4- مدل برگرفته شده از محیط.. 95

3-2- اجزای یادگیری تقویتی.. 97

3-3- اهدافوپاداش.... 98

3-4- Q-Learning 99

3-5- خاصیتمارکوف... 100

3-6- فرآیندتصمیمگیریمارکوف... 101

3-7- روش‌های حل فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف... 103

3-8- تابعارزش.... 104

3-9- تابع ارزش بهینه:105

3-10-فرایند تحلیل سلسله مراتبی (AHP)106

3-11- ویژگیهای فرایند تحلیل سلسله مراتبی.. 106

3-12- ساختار سلسله مراتبی.. 107

3-13- اصول فرایند تحلیل سلسله مراتبی.. 108

3-14- محاسبه وزن.. 108

3-15- روشهای محاسبه وزن.. 109

3-15-1- روش حداقل مربعات ( least squares method )109

3-15-2- روش حداقل مربعات لگاریتمی (logarithmic least squares method)110

3-15-3- روش بردار ویژه ( Eigenvector Method ):111

3-15-4- روش های تقریبی(Approximation Method). 112

3-16- سازگاری سیستم و ماتریس سازگار. 112

3-17- محاسبه نرخ ناسازگاری.. 113

4- نتیجه‌گیری.. 116

5- مراجع. 118

6-ABSTRACT 121

بررسی کاربرد عامل و سیستمهای چندعامله در داده کاوی

عنوان پایان نامه: بررسی کاربرد عامل و سیستمهای چندعامله در داده ­کاوی

پروژه جهت اخذ درجه کارشناسی-رشته کامپیوتر

فرمت فایل: word

تعداد صفحات: 148

شرح مختصر:

امروزه با توجه به گسترش روز افزون اطلاعاتی که بشر با آنها سر و کار دارد، بهره­ گیری از روشهایی همچون داده کاوی برای استخراج دانش و اطلاعات نهفته در داده ­ها، امری غیرقابل اجتناب می­باشد. بدلیل حجم بسیار بالای داده ­ها در بسیاری از کاربردها و اهمیت بیشتر داده ­های جدید، ذخیره­ سازی این داده­ ها امری مقرون به صرفه نیست، لذا داده ­هایی که باید مورد پردازش قرار گیرند، همواره بصوت پویا در حال تغییر و تحول هستند. مساله دیگری که امروزه در بحث داده­ کاوی وجود دارد، بحث توزیع شدگی ذاتی داده­ ها است. معمولا پایگاه هایی که این داده­ ها را ایجاد یا دریافت می­کنند، متعلق به افراد حقیقی یا حقوقی هستند که هر کدام بدنبال اهداف و منافع خود می­باشند و حاضر نیستند دانش خود را بطور رایگان در اختیار دیگران قرار دهند.

با توجه به قابلیتهای عامل و سیستمهای چندعامله و مناسب بودن آنها برای محیط های پویا و توزیع شده بنظر می­رسد که بتوان از قابلیتهای آنها برای داده­ کاوی در محیط های پویا و محیط های توزیع شده بهره برد. اکثر کارهایی که تاکنون در زمینه بهره ­گیری از عامل و سیستمهای چندعامله انجام شده است خصوصیتهایی همانند خودآغازی و بخصوص متحرک بودن عاملها را مورد بررسی قرار داده است و در آنها مواردی همچون هوشمندی، یادگیری، قابلیت استدلال، هدفگرایی و قابلیتهای اجتماعی عاملها مورد بررسی قرار نگرفته است. در این تحقیق ما قصد داریم تا ضمن بررسی کارهای موجود در زمینه کاربرد عامل و سیستمهای چندعامله در داده­ کاوی، بحث طبقه­ بندی جریان داده ­ها را در یک محیط پویا مورد بررسی قرار دهیم. ما مساله خود را در دو فاز مورد بررسی قرار خواهیم داد. در فاز اول خصوصیتهای یک عامل تنها مورد بررسی قرار خواهد گرفت و در فاز دوم قابلیتهای اجتماعی عاملها مانند مذاکره، دستیابی به توافق و ... برای داده ­کاوی در یک محیط پویا و توزیع­ شده رقابتی مورد استفاده قرار خواهد گرفت. بطور کلی دستاوردهای اصلی این تحقیق عبارتند از 1) ارائه یک رویکرد مبتنی بر عامل برای مساله طبقه ­بندی جریان داده­ های دارای تغییر مفهوم و پویا با استفاده از قابلیتهای هدفگرایی، هوشمندی، یادگیری و استدلال 2) ارائه یک رویکرد مبتنی بر سیستمهای چندعامله برای طبقه­بندی جریان داده­های توزیع­شده در یک محیط رقابتی با استفاده از قابلیتهای اجتماعی عاملها و دستیابی به توافق. نتایج حاصل از آزمایشات انجام شده در این پایان ­نامه نشان­ دهنده برتری استفاده از عاملها و سیستمهای چندعامله برای بحث طبقه بندی و داده­ کاوی در محیطهای پویا و توزیع شده می­باشد.

 فهرست مطالب

1. فصل اول - معرفی و آشنایی با مفاهیم اولیه. 1

1-1- مقدمه­ای بر داده ­کاوی.. 2

1-1-1- خوشه­ بندی.. 3

1-1-2- کشف قواعد وابستگی.. 4

1-1-3- طبقه ­بندی.. 4

1-1-3-1- طبقه­ بندی مبتنی بر قواعد. 5

1-2- داده­ کاوی توزیع ­شده. 7

1-3- عاملها و سیستمهای چندعامله. 8

1-3-1- عامل. 8

1-3-1-1- مقایسه عامل با شی.. 9

1-3-1-2- معماری عاملها11

1-3-1-3- معماری BDI. 12

1-3-2- سیستم­های چندعامله. 14

1-3-2-1- مذاکره. 17

1-4- بهره ­گیری از عامل برای داده ­کاوی.. 19

1-4-1- سیستم­های چندعامله، بستری برای داده ­کاوی توزیع شده. 19

1-5- جمع­ بندی.. 22

2. فصل دوم - داده­ کاوی پویا23

2-1- مقدمه ­ای بر داده ­کاوی پویا24

2-2- جریان داده. 25

2-3- طبقه بندی جریان داده. 26

2-3-1- موضوعات پژوهشی.. 27

2-4- جمع­ بندی.. 31

3. فصل سوم - مروری بر کارهای انجام شده. 33

3-1- مقدمه. 34

3-2- داده ­کاوی توزیع­ شده ایستا. 35

3-2-1- روشهای غیرمتمرکز. 36

3-2-2- روشهای مبتنی بر توزیع ذاتی داده ­ها37

3-3- کارهای مهم انجام شده در زمینه داده­ کاوی با استفاده از عامل. 38

3-4- کارهای انجام شده در زمینه طبقه ­بندی جریان داده­ها41

3-4-1- روشهای طبقه­ بندی Ensemble-based. 41

3-4-2- درختهای تصمیم بسیار سریع. 43

3-4-3- طبقه­ بندی On-Demand. 46

3-4-4- OLIN.. 48

3-4-5- الگوریتمهای LWClass. 49

3-4-6- الگوریتم ANNCAD.. 51

3-4-7- الگوریتم SCALLOP. 51

3-4-8- طبقه­ بندی جریان داده ­ها با استفاده از یک روش Rule-based. 53

3-5- جمع ­بندی.. 54

4. فصل چهارم - تعریف مساله. 55

4-1- مقدمه. 56

4-2- تعریف مساله برای فاز اول. 56

4-2-1- جریان داده. 57

4-2-2- مفهوم یا مدل موجود در جریان داده. 57

4-2-3- مساله طبقه­ بندی جریان داده­ های دارای تغییر مفهوم. 57

4-3- تعریف مساله برای فاز دوم. 59

5. فصل پنجم - رویکردهای پیشنهادی.. 62

5-1- مقدمه. 63

5-2- رویکرد پیشنهادی برای فاز اول پروژه. 63

5-2-1- عامل و ویژگیهای آن در این مساله. 64

5-2-2- عملکرد کلی عامل. 65

5-2-3- معماری عامل. 66

5-2-3-1- حسگرها 67

5-2-3-2- پایگاه دانش عامل. 68

5-2-3-3- تابع ارزیابی محیط.. 70

5-2-3-3-1- نحوه تشخیص اطلاعات و نگهداری الگوهای recur در جریان داده. 70

5-2-3-3-2- نحوه استخراج الگوهای recur70

5-2-3-3-3- نحوه بروزرسانی اطلاعات مربوط به الگوهای recur73

5-2-3-3-4- نحوه محاسبه وقوع احتمال وقوع یک الگوی خاص.... 74

5-2-3-4- تابع سودمندی.. 75

5-2-3-5- بخش تصمیم­ گیری Planning. 79

5-2-3-5-1- بخش تصمیم­ گیری.. 79

5-2-3-5-2- Planning. 83

5-2-3-6- بخش Action. 86

5-3- رویکرد پیشنهادی برای فاز دوم مساله. 87

5-3-1- عاملهای مشتری.. 88

5-3-2- عامل صفحه زرد. 90

5-3-3- عاملهای داده­ کاو. 91

5-3-3-1- معماری عاملهای داده­ کاو. 92

5-3-3-1-1- تابع BRF. 94

5-3-3-1-2- تابع Generate Options. 95

5-3-3-1-3- تابع فیلتر. 95

5-3-3-1-4- بخش Actions. 96

5-3-3-1-5- Plan های عامل. 97

5-3-3-1-5- 1- Plan مربوط به طبقه­ بندی.. 97

5-3-3-1-5-2- Plan مربوط به تطبیق طبقه­ بندی98

5-3-3-1-5-3- Plan مربوط به خرید و فروش قواعد با استفاده از مذاکره. 101

5-4- جمع ­بندی.. 111

6. فصل ششم - آزمایشات و نتایج.. 113

6-1- مقدمه. 114

6-2- محیط عملیاتی.. 114

6-3- مجموعه داده ­های مورد استفاده. 116

6-3-1- مجموعه داده­ های استاندارد. 116

6-3-2- مجموعه داده­ های واقعی.. 117

6-4- معیارهای ارزیابی و روشهای مورد استفاده برای مقایسه. 117

6-5- آزمایشات انجام شده. 118

6-5-1- آزمایشات مربوط به فاز اول. 119

6-5-2- آزمایشات مربوط به فاز دوم. 128

6-6- جمع ­بندی.. 130

7. فصل هفتم- جمع­ بندی و نتیجه­ گیری.. 132

فهرست مراجع. 136

 فهرست اشکال

 شکل1-1- معماری BDI در عامل. 15

1. شکل3-1- درخت تحقیق مربوط به طبقه­بندی در مبحث داده­کاوی.. 34
2. شکل3-2-طبقه­بندی مبتنی بر Ensemble. .44
3. شکل3-3- چارچوب روش On-Demand. 47
4. شکل 3-4- نمایی از سیستم OLIN.. 49
5. شکل3-5- پروسه SCALLOP 53
6. شکل5-1- نمودار ترتیب عملکرد عامل پیشنهادی.. 66
7. شکل5-2- معماری عامل پیشنهادی.. 67
8. شکل 5-3- پنجره نظاره بر روی جریان داده­ها68
9. شکل 5-4-گراف ایجاد شده از روی رشته مفهوم­ها71
10. شکل5-5-محل تجمع الگوهای استخراج شده از رشته مفهوم­ها73
11. شکل 5-6- میزان محاسبه شده احتمالها به ازای مقادیر مختلف K.. 81
12. شکل5-7- شبه کد Plan کلی عامل. 83
13. شکل5-8- نسبت واریانس به حاصلضرب 50 متغیر دارای مجموع ثابت.. 85
14. شکل5-9-وزن دهی چند داده مختلف... 86
15. شکل5-10- نمایی کلی از سیستم چندعامله ایجاد شده88
16. شکل 5-11- معماری BDI عامل داده­کاو. 93
17. شکل5-12- بخشی از جریان داده و قواعد استخراج شده از آن. 99
18. شکل5-13- بخشی از جریان داده و قواعد استخراج شده از آن. 101
19. شکل6-1- کد نمونه برای استفاده از بسته نرم افزاری weka. 115
20. شکل 6-2- زمان لازم بر حسب میلی ثانیه برای داده­هایStagger120
21. شکل 6-3- زمان مصرف شده برای تطبیق طبقه­بند. 120
22. شکل 6-4- نمودار مربوط به زمان پردازش روشهای مختلف برای داده­های HyperPlan121
23. شکل 6-5- زمان مصرف شده برای تطبیق طبقه­بند 121
24. شکل 6-6- نمودار مربوط به زمان پردازش روشهای مختلف برای داده­های Nursery122
25. شکل 6-7- زمان مصرف شده برای تطبیق طبقه­بند برای داده­های Nursery122
26. شکل 6-8- عملکرد روشهای مختلف بر روی مجموعه داده HyperPlan124
27. شکل 6-9- نمودار عملکرد روشهای مختلف بر روی مجموعه داده HyperPlan در یک بازه کوچکتر124
28. شکل 6-10- نمودار عملکرد روشهای مختلف بر روی مجموعه داده HyperPlan در یک بازه کوچکتر 125
29. شکل 6-11- زمان مصرف شده برای تطبیق طبقه­بند برای داده­های HyperPlan125
30. شکل 6-12- عملکرد روشهای مختلف بر روی مجموعه دادهStagger126
31. شکل 6-13- زمان مصرف شده برای تطبیق طبقه­بند برای داده­هایStagger126
32. شکل 6-14- عملکرد روشهای مختلف بر روی مجموعه داده Nursery127
33. شکل 6-15- زمان مصرف شده برای تطبیق طبقه­بند برای داده­های Nursery127
34. شکل 6-16- نمودار نتایج حاصل از طبقه­بندی توزیع ­شده مجموعه داده Nursery130

 فهرست جدولها

 جدول1-1- ویژگیهای یک عامل 11

7. جدول3-1- ماتریس حاصل از روش LWClass. 51
8. جدول3-2- مقایسه تکنیکهای ذکر شده54
9. جدول 5-1- ساختار اطلاعاتی ذخیره شده برای هر مفهوم و الگو. 69
10. جدول5-2- ساختار اطلاعاتی مربوط به وقوع الگوی "CFDA". 75
11. جدول5-3- نمونه ای از خروجی تابع سودمندی عامل. 81
12. جدول5-4-اطلاعات مورد استفاده برای تخمین سودمندی یک قاعده105
13. جدول 6-1- دقت طبقه­بندی روشهای مختلف... 128
14. جدول6-2- نتایج حاصل از طبقه­بندی توزیع شده مجموعه داده Nursery در سه مفهوم مختلف... 130