2、分布式交通网络中基于合作回归的旅行时间预测

分布式交通网络中基于合作回归的旅行时间预测

在当今复杂的分布式网络应用中，如传感器、交通或物流网络，数据处理和挖掘面临着诸多挑战。传统的集中式数据处理方式存在带宽限制、安全隐患和可扩展性问题，而分布式数据处理和挖掘（DDPM）技术为解决这些问题提供了更有效的方案。本文将深入探讨如何利用多元线性回归和基于核的回归方法，在分布式交通网络中进行旅行时间的预测。

1. 多智能体系统架构

多智能体系统（MAS）是建模复杂系统的流行范式，其包含的智能体具有自主性、局部视图和去中心化的特点。在MAS中，智能体通常有数据处理和挖掘模块（DDPM）和分布式决策支持模块（DDS）。DDPM模块负责接收环境观测数据、发现模式或依赖关系，为决策过程提供支持；DDS模块则根据DDPM模块提供的信息进行决策，并在环境中执行相应的行动。

例如，在智能路由支持系统中，车辆作为智能体，其DDPM模块接收传感器数据、用户输入的目的地和驾驶偏好等信息，进行数据预处理、旅行时间预测和路线规划；DDS模块根据这些信息评估不同的路线规划，并选择最佳路线推荐给驾驶员。

MAS架构的特点如下表所示：
| 特点 | 描述 |
| — | — |
| 自主性 | 智能体自主决策，考虑自身目标和环境状态 |
| 局部视图 | 智能体存储局部环境信息，可通过合作共享信息 |
| 去中心化 | 无中央智能体控制整个系统，智能体自主决策并协作 |

2. 分布式数据处理和挖掘

DDPM技术旨在通过分布式方式分析数据，检测隐藏模式，为去中心化决策提供必要的知识。分布式系统实现DDPM应具备多个独立数据源、通信成本高、节点资源受限和隐私保护等特