智能城市中的交通管理与道路问题报告

### 智能城市中的交通管理与道路问题报告 #### 1. 交通拥堵检测与MAPE - K循环规划步骤 在交通管理系统中，检测交通拥堵是一个重要的任务。可以使用如下SQL语句来检测十字路口的交通拥堵情况： ```sql insert into CrossroadTrafficJams select * from CrossroadCarsNumber (numberOfCars > TRAFFIC_JAM_THRESHOLD); ``` 这个语句的作用是从`CrossroadCarsNumber`表中选择车辆数量超过交通拥堵阈值的记录，并将其插入到`CrossroadTrafficJams`表中。 接下来是MAPE - K循环的规划步骤，该步骤依赖于约束满足（CS）技术，特别是将CS应用于调度问题。约束满足问题（CSPs）旨在为变量找到一组满足约束要求的有效值。一个CSP可以用一个`{V, D, C}`元组来定义： - \(V = \{v_1, v_2, ..., v_n\}\)，表示变量的集合。 - \(D = \{D_1, D_2, ..., D_n\}\)，定义了变量的定义域。 - \(C = \{c_1, c_2, ..., c_m\}\)，是约束的集合。其中，约束\(c_k\)被定义为变量定义域\(D_1 × D_2 × ... × D_n\)的笛卡尔积。 针对CSP，已经开发并实现了不同的技术和算法。本文提出的解决方案基于Choco求解器。在我们的案例中，规划步骤包括根据建模为图的可能路线以及一组硬约束和软约束来安排小型货车代理的交付计划。硬约束定义了必须交付的物品及其对应的接收者，而软约束定义了客户的时间窗口（即何时可以进行交付）以及成本的最小化。 具体操作步骤如下： 1. 根据分析步骤获得的交通状况和每个建筑工地的交付要求，定义问题的变量和约束。 2. 将这些变量和约束输入到Choco求解器中。 3. 求解器输出一组可能的路线。 #### 2. MAPE - K循环执行步骤 当系统检测到交通拥堵并生成新的路线后，需要将新路线发送给小型货车代理，以完成MAPE - K循环。小型货车代理的行为使用Petri网（PN）来描述，其模型包含8个位置和5个转换，具体信息如下表所示： | 位置 | 描述 | 转换 | 描述 | | --- | --- | --- | --- | | p1 | 停止 | t1 | 收到新任务（路线） | | p2 | 前往目的地 | t2 | 到达目的地 | | p3 | 在目的地执行操作（装载/卸载） | t3 | 请求重新配置 | | p4 | 接收路线 | t4 | 在目的地完成装载/卸载 | | | | t5 | 收到新路线 | 小型货车代理的状态转换流程如下： ```mermaid graph LR classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px; classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A([开始]):::startend --> B(p1: 停止):::process B -->|t1: 收到新任务（路线）| C(p ```