应用领域：车联网信息技术。

成果简介：首先，建立了动态信息分发速率模型，基于多智能体模型预测控制方法，提出了一个能够刻画资源分配充分性和公平性的多智能体信息分发模型，在该模型中，每一个车辆被一个智能体控制，智能体利用模型预测控制方法并与邻居智能体协同，在最优的传输速率控制动作上达成一致；然后，设计了一个分布式协同智能决策算法，该算法基于惩罚机制为每个车辆协同计算最优传输速率动作，引导所有车辆达到最优的追踪精度，保证了车辆安全消息实时可靠广播。针对动态车辆密度引起车联网通信协议信道拥塞这一问题，提出了一种自适应于车辆密度的功率控制策略。在该策略中，设计了基于车辆间强交互的车辆密度预测模型，建立了考虑动态车辆密度的状态信息分发模型，给出了一个分布式功率迭代算法；针对车辆密度的时变性，提出了基于车辆密度估计和滚动优化的功率自适应控制策略，该策略以一种实时、动态的方式，引导车联网在不同车辆密度情形下达到最优信息分发性能。

针对车联网无线频谱资源充分公平分配问题，提出了描述车辆追踪精度与数据包成功接收速率之间交互关系的效用函数，利用非合作动态博弈方法，建立了一个带有惩罚函数的信道访问博弈模型，给出了博弈模型纳什均衡点引导算法，设计了一个分布式竞争窗口调整算法，该算法基于惩罚机制，引导每个节点到达帕累托纳什均衡点，实现节点间相同的信道访问机会，提高了网络信息分发吞吐量，降低了数据传输延迟。

经济效益和应用前景分析：本成果将为智能信息终端及信息服务产品的产业化应用提供技术支撑，极大的提升车联网智能车载终端、路测终端、汽车电子制造业、信息服务业等相关产业链的高速发展，创造更多新的价值。