| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| ·概述 | 第10-11页 |
| ·智能交通控制与其发展现状 | 第11-13页 |
| ·交通系统仿真及其发展现状 | 第13-14页 |
| ·多 Agent 理论和遗传算法的研究现状及在交通控制中的应用 | 第14-16页 |
| ·本文研究的应用前景 | 第16-17页 |
| ·本文的主要内容 | 第17-18页 |
| 第二章 基于多 Agent 的单向直行车道路况模型 | 第18-34页 |
| ·关于多 Agent 理论 | 第18-23页 |
| ·概述 | 第18页 |
| ·单体Agent（Singal Agent）的微观抽象模型 | 第18-20页 |
| ·多Agent 理论 | 第20-22页 |
| ·多Agent 理论与面向对象的异同 | 第22-23页 |
| ·单向直行车道路况下的 Agent 模型 | 第23-28页 |
| ·车辆Agent | 第23-26页 |
| ·街道Agent 模型 | 第26-28页 |
| ·单向直行车道的车辆间资源管理策略 | 第28-32页 |
| ·简单路况仿真试验 | 第32-34页 |
| 第三章 多Agent 中观交通仿真模型的建立 | 第34-49页 |
| ·概述 | 第34页 |
| ·交通 Agent 建模的整体构造和分类 | 第34-36页 |
| ·生成类 Agent | 第36-38页 |
| ·车头时距分布 | 第37页 |
| ·随机数生成 | 第37-38页 |
| ·反变换求解 | 第38页 |
| ·路网描述仿真Agent 建模 | 第38-44页 |
| ·OD 节点类 Agent | 第39-41页 |
| ·OD 对类 | 第41页 |
| ·红绿灯 Agent 类 TLight | 第41-44页 |
| ·车辆在路网上的模型 | 第44-46页 |
| ·交叉口车辆到达离开模型 | 第46-49页 |
| 第四章 多Agent 遗传算法的交通区域优化控制策略 | 第49-69页 |
| ·遗传算法概述 | 第49-50页 |
| ·绿信比控制 | 第50-58页 |
| ·离去车辆数的计算 | 第51-54页 |
| ·遗传算法优化绿信比 | 第54-56页 |
| ·交叉口进化智能体Agent | 第56-58页 |
| ·相位差控制 | 第58-69页 |
| ·绿波控制 | 第58页 |
| ·速度－密度关系 | 第58-59页 |
| ·相位差计算 | 第59-60页 |
| ·Agent 的车流预测 | 第60-62页 |
| ·延误计算 | 第62-69页 |
| 第五章 双交叉口交通控制仿真 | 第69-75页 |
| ·多 Agent 的离散系统的数字仿真 | 第69-71页 |
| ·动画仿真的主体程序设计 | 第71-72页 |
| ·Matlab 仿真数据比较 | 第72-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-78页 |
| ·工作总结 | 第75-76页 |
| ·以后的研究方向 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附录：发表论文情况 | 第82页 |
