**交通预测性多智能体仿真（PMAST）**
PMAST，即“交通预测性多智能体仿真系统”，是一种先进的计算机模拟技术，用于研究和预测交通流动的行为。该系统利用多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）的概念，通过模拟道路上的各个独立实体——如车辆、行人等——来反映交通网络中的复杂交互。在PMAST中，每个智能体都有其自身的决策规则，这些规则可以基于实时交通状况进行调整，从而更真实地模拟实际交通情况。
**多智能体系统**
多智能体系统是分布式人工智能的一个分支，它由多个能够自主运行、相互协作或竞争的智能体组成。在交通预测性仿真中，每个智能体可以代表一辆车、一个行人或者其他的交通参与者。这些智能体根据预设的规则和算法，模拟真实的驾驶行为，如加减速、变道、停车等。通过对大量智能体的动态行为建模，PMAST可以揭示交通流的规律，分析交通拥堵的成因，并为优化交通管理提供依据。
**HTML标签**
在PMAST项目中，虽然主要涉及的是交通模拟技术，但提及了“HTML”标签。这可能意味着PMAST的用户界面或报告部分使用了HTML进行构建。HTML（超文本标记语言）是网页开发的基础，用于定义页面结构和内容。在交通仿真软件中，HTML可能会用于创建交互式地图、数据可视化图表或其他用户交互元素，使用户能够更好地理解和分析交通模拟结果。
**PMAST-master文件夹**
"pmast-master"通常是一个Git仓库的主分支名称，表明这是一个开源项目。在这样的文件夹中，我们通常会找到项目的源代码、文档、测试用例以及其他资源。源代码可能包括用编程语言（如Python、C++或Java）编写的智能体模拟逻辑、交通模型以及用户界面。文档可能包含项目介绍、使用指南、API参考等内容。测试用例帮助确保代码的正确性和稳定性。通过深入研究这个文件夹，开发者和研究人员可以了解PMAST的实现细节，并可能对其进行扩展或定制以适应特定的研究需求。
PMAST是一个基于多智能体系统的交通预测仿真工具，它利用HTML来构建用户界面，提供交互式的交通数据分析。通过分析提供的"pmast-master"文件夹，我们可以获取项目的源代码、文档等资源，进一步理解和应用PMAST进行交通研究和规划。
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