| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外ITS的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3.1 智能交通系统发展现状 | 第9-10页 |
| 1.3.2 几种典型的智能交通系统 | 第10页 |
| 1.3.3 新一代的智能交通系统 | 第10-12页 |
| 1.4 本文结构 | 第12-13页 |
| 2 分布式多智能体交通模型的建立 | 第13-24页 |
| 2.1 分布式技术简介 | 第13-14页 |
| 2.1.1 分布式系统的定义 | 第13页 |
| 2.1.2 分布式系统的特点 | 第13-14页 |
| 2.2 多智能体简介 | 第14-16页 |
| 2.2.1 智能体的概念 | 第14-15页 |
| 2.2.2 智能体的特点 | 第15页 |
| 2.2.3 多智能体系统（Multi-Agent System，MAS） | 第15-16页 |
| 2.3 两种交通模型介绍 | 第16-17页 |
| 2.3.1 四智能体交通模型 | 第16页 |
| 2.3.2 五智能体交通模型 | 第16-17页 |
| 2.4 一种改进的多智能体交通模型 | 第17-22页 |
| 2.4.1 CA（Carriageway Agent） | 第17-18页 |
| 2.4.2 CCA（Carriageway Connect Agent） | 第18-19页 |
| 2.4.3 IA（ Intersection Agent） | 第19-21页 |
| 2.4.4 DA（ Domain Agent） | 第21-22页 |
| 2.5 智能体之间的数据通信格式 | 第22-24页 |
| 3 智能体之间的协调机制 | 第24-34页 |
| 3.1 博弈论 | 第24-25页 |
| 3.2 协调模型的建立 | 第25-28页 |
| 3.2.1 基本符号及概念 | 第25-27页 |
| 3.2.2 协调模型 | 第27-28页 |
| 3.3 多智能体系统协调方法 | 第28-34页 |
| 3.3.1 协调步骤 | 第28-29页 |
| 3.3.2 协调中的几点问题 | 第29-30页 |
| 3.3.3 协调示例 | 第30-34页 |
| 4 交通路口的信号方案 | 第34-39页 |
| 4.1 几种常见的交通路口 | 第34页 |
| 4.2 信号方案构成 | 第34-39页 |
| 4.2.1 周期 | 第34-35页 |
| 4.2.2 相位 | 第35页 |
| 4.2.3 相位划分示例 | 第35-39页 |
| 5 交通路口信号方案分配 | 第39-49页 |
| 5.1 信号周期确定 | 第39-40页 |
| 5.1.1 计算方法 | 第39页 |
| 5.1.2 计算示例 | 第39-40页 |
| 5.2 遗传算法 | 第40-44页 |
| 5.2.1 遗传算法概述 | 第40页 |
| 5.2.2 遗传算法核心要素 | 第40-43页 |
| 5.2.3 遗传算法流程 | 第43-44页 |
| 5.3 单路口的控制策略 | 第44-49页 |
| 5.3.1 遗传算法应用 | 第45-48页 |
| 5.3.2 信号方案的产生 | 第48-49页 |
| 6 协调控制仿真 | 第49-55页 |
| 6.1 仿真工具 | 第49页 |
| 6.2 多路口仿真实验 | 第49-55页 |
| 6.2.1 VISSIM建立路网模型 | 第50-51页 |
| 6.2.2 定时控制方法仿真 | 第51页 |
| 6.2.3 协调控制 | 第51-53页 |
| 6.2.4 仿真结论 | 第53-55页 |
| 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
