Моделирование дорожного движения является одной из важнейших задач в областях городского планирования и разработки интеллектуальных транспортных систем. Современные технологии позволяют создавать реалистичные симуляции, которые учитывают множество факторов — от поведения водителей до работы светофоров и пешеходных переходов. Одним из инновационных решений в данной области стал проект мультиагентной симуляции трафика, разработанной с помощью фреймворка AutoGen. Эта система открывает новые возможности для анализа и оптимизации дорожных процессов, используя принципы агентного моделирования и методы машинного обучения. В основе проекта лежит архитектура с распределёнными автономными агентами, каждый из которых представляет собой отдельный элемент дорожной среды — будь то автомобиль, светофор, пешеходный переход или парковочная зона.
Такие агенты взаимодействуют друг с другом через асинхронный обмен сообщениями, что повышает гибкость, масштабируемость и реалистичность симуляции. Автономность агентов позволяет им самостоятельно обрабатывать поступающие данные, принимать решения и корректировать своё поведение в режиме реального времени, что существенно приближает моделирование к реальным условиям дорожного движения. Визуализация результата симуляции реализована с помощью графического интерфейса на базе Tkinter. Пользователям предоставляется интерактивная карта с возможностями масштабирования и панорамирования, на которой в реальном времени отображаются все агенты и их состояния. Цвета и подписи объектов отражают их текущие действия или статус, например автомобиль может быть окрашен в синий цвет при движении, оранжевый — при ожидании, зелёный — во время парковки.
Такой визуальный подход облегчает восприятие и анализ сложных событий, происходящих в дорожной модели. Важной особенностью проекта является возможность настройки параметров симуляции через конфигурационные файлы в формате JSON. Они позволяют гибко задавать расположение дорог, световых объектов, пешеходных переходов и парковок, а также управлять пропускной способностью дорог и режимами работы различных элементов. Пользователь может модифицировать или создавать свои собственные карты, что расширяет применимость инструмента для разных сценариев и задач. Поведение транспортных средств в симуляции детализировано и учитывает основные аспекты, такие как движение по заданному маршруту, повороты на перекрёстках, соблюдение сигналов светофоров и взаимодействие с пешеходами.
Кроме того, реализована базовая логика предотвращения столкновений, которая контролирует дистанцию между автомобилями и проверяет загрузку дорожных сегментов, что способствует реалистичному управлению транспортом в условиях интенсивного трафика. Светофоры представлены в двух режимах — стандартном и с применением усиленного обучения. В традиционном режиме они функционируют по фиксированным таймерам, координируя включение зелёного сигнала по направлениям. В режиме с машинным обучением (Q-learning) агенты светофоров адаптируют время переключения в зависимости от текущей длины очередей и интенсивности движения, что позволяет снизить задержки и улучшить пропускную способность. Аналогично работают пешеходные переходы.
Здесь также реализован стандартный режим с простым моделированием появления пешеходов и занятости перехода, и режим с RL-ассистентом, который учится выбирать оптимальное время для открытия и закрытия перехода, учитывая очередь пешеходов и тип дороги. Это способствует балансу между комфортом пешеходов и транспортным потоком. Парковочная система реализована только в полном режиме симуляции. В ней учтены различные типы парковок — уличные, на обочинах, парковочные здания, с разной вместимостью и временами парковки и выхода. Транспортные средства могут искать ближайшее свободное место, делать запрос на парковку и занимать место на установленный промежуток времени.
Также реализована система учета занятости парковок с визуальными индикаторами, отражающими текущую загрузку. Важно, что и парковочная логика поддерживает режим усиленного обучения, при котором агенты парковок оптимизируют время выхода транспорта из мест стоянки для максимального использования доступных ресурсов и снижения заторов. Управление всеми агентами обрабатывается в асинхронном режиме. Это означает, что все элементы дорожной среды развиваются параллельно, без блокировки друг друга, что позволяет достичь высокой производительности и точности симуляции. Такая архитектура хорошо масштабируется и подходит для моделирования сложных городских сетей с большим числом участников.
Запуск и настройка модели выполняются из командной строки с возможностью выбора базового варианта без парковок или полного режима с расширенным функционалом. Команда параметров позволяет управлять продолжительностью симуляции, емкостью дорог и парковок, временными интервалами работы светофоров и пешеходных переходов, а также активацией элементов машинного обучения с настройками коэффициентов обучения и исследования. В ходе работы система формирует лог-файлы, в которых записываются ключевые события, действия агентов и итоговые метрики. Это позволяет анализировать эффективность различных сценариев, выявлять узкие места и подготавливать данные для дальнейшей оптимизации. Мультииагентная симуляция дорожного движения на базе AutoGen Framework представляет собой мощный инструмент, который сочетает в себе современные методы программирования агентов и машинного обучения.
Она позволяет моделировать сложные взаимодействия в транспортной среде, обеспечивая подробный контроль и визуализацию. Благодаря гибкости конфигурации и возможности использование RL-ассистентов, данный проект может применяться для исследований в области умных городов, тестирования систем управления трафиком, а также образовательных целей. В целом, развитие подобных симуляторов открывает путь к повышению безопасности, снижению пробок и улучшению качества городской инфраструктуры за счет глубокого понимания динамики дорожных процессов и возможностей их адаптации в реальном времени.
