车联网环境下的MAS行车主动服务模型研究

"车联网环境下基于MAS的行车主动服务模型" 是一篇发表在《中国科学:技术科学》2016年第46卷第12期的研究论文，作者包括梁军、赵振超、陈龙等人。该论文探讨了在车联网（Internet of Vehicles, IoV）环境中，如何利用多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）构建行车主动服务模型，以解决传统“请求-响应”模式的服务不足，如个性化、人性化和实时性的挑战。 正文: 这篇论文的核心是行车主动服务系统（Driving Active Service System, DASS），它基于多智能体系统的设计理念，旨在提供更高效、更个性化的车辆服务。传统的车联网服务通常依赖于车辆或驾驶员发出服务请求，然后由服务器响应，这种模式可能无法满足实时性需求，也无法充分考虑到每个驾驶员的个性化需求。DASS则通过自动识别驾驶员和车辆的需求，并主动推送相关服务，改善了这一情况。 多智能体系统（MAS）是一种分布式计算架构，由多个能够自主决策、协作和交流的智能体组成。在DASS中，这些智能体可能代表车辆、驾驶员、交通设施、甚至云服务等不同实体。通过智能体之间的交互，系统可以实时感知路况、驾驶行为、车辆状态等信息，进而预测和识别驾驶员可能需要的服务，如导航、安全预警、娱乐、维修提醒等。 DASS的分层集中控制结构增强了系统的灵活性和效率。在这一结构中，不同层次的智能体负责不同的任务，例如，低层智能体可能负责数据采集和初步处理，而高层智能体则负责全局决策和服务推送。这种设计使得系统能够快速响应复杂环境的变化，并且通过智能体间的协作优化整体服务性能。 此外，论文还提到了DASS对提升车联网服务质量的潜在贡献。通过分析驾驶员的行为模式和偏好，系统可以提供更加人性化的服务。同时，由于服务是主动推送的，因此可以减少驾驶员的分心操作，增强行车安全性。论文还提到了该研究受到多项基金项目的资助，表明了其在学术和实际应用中的重要性。 这篇论文为车联网环境下的服务模式创新提供了新的视角，通过MAS的技术手段，有望实现更高效、个性化的行车服务，对提升交通系统的智能化水平具有重要意义。