利用多智能体仿真建模空气污染危机
应用统计
2019-04-09 v1 多智能体系统
摘要
本文描述了一种基于智能体的空气污染危机控制仿真方法。将高斯烟羽空气污染扩散模型（GPD）与人工神经网络（ANN）相结合以预测三种不同空气污染物的浓度水平。这两个模型（GPM 和 ANN）与 MAS（多智能体系统）集成。MAS 将污染源控制器和空气污染监测机构建模为软件智能体。智能体群体相互协作以减少其排放并控制空气污染。泄漏或自然污染源被建模为不可控源。仿真了一种协作策略，并评估与比较其对空气污染演化的影响。仿真场景使用阿尔及利亚东北部城市安纳巴的数据构建。该仿真有助于比较和评估危机期间空气污染控制政策的有效性，并考虑了不可控源。
引用
@article{arxiv.1904.04018,
title = {Modelling Air Pollution Crises Using Multi-agent Simulation},
author = {Sabri Ghazi and Julie Dugdale and Tarek Khadir},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.04018},
year = {2019}
}