| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 概述 | 第9-17页 |
| ·论文研究背景 | 第9-14页 |
| ·智能交通系统概述 | 第9-10页 |
| ·城市交通控制技术概述 | 第10-14页 |
| ·基于 Agent 的交通控制方法 | 第14页 |
| ·论文研究目的与意义 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 Agent 技术及应用 | 第17-29页 |
| ·Agent 研究现状概述 | 第17-18页 |
| ·Agent 的特性分析 | 第18-19页 |
| ·Agent 的分类 | 第19-20页 |
| ·分布式人工智能 Agent | 第19页 |
| ·智能界面Agent | 第19页 |
| ·移动Agent | 第19-20页 |
| ·Agent 的体系结构 | 第20-22页 |
| ·认知型体系结构 | 第20-21页 |
| ·反应型体系结构 | 第21页 |
| ·混合型体系结构 | 第21-22页 |
| ·多Agent 系统研究 | 第22-26页 |
| ·多Agent 系统的组织结构 | 第22-23页 |
| ·多Agent 系统中的学习 | 第23-24页 |
| ·多Agent 系统中的通讯 | 第24-25页 |
| ·多Agent 系统中的协作 | 第25-26页 |
| ·多Agent 技术的应用及发展方向 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于 Agent 的城市交通信号控制系统结构化设计 | 第29-40页 |
| ·城市交通信号控制Agent 的结构设计 | 第29-34页 |
| ·城市交通信号控制 Agent 的特点 | 第29-30页 |
| ·城市交通信号控制 Agent 的结构 | 第30页 |
| ·城市交通信号通控制 Agent 的工作过程 | 第30-31页 |
| ·城市交通信号控制 Agent 的学习模型设计 | 第31-34页 |
| ·基于Multi-Agent 的城市交通信号控制系统框架设计 | 第34-39页 |
| ·基于多Agent 的交通信号控制系统设计思路 | 第34-36页 |
| ·系统结构描述 | 第36-38页 |
| ·Multi-Agent 系统模型的形式化描述 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于 Agent 的单路口交通信号控制 | 第40-50页 |
| ·路口交通状态描述 | 第40-43页 |
| ·路口状态描述的理论基础 | 第41页 |
| ·车辆到达状态的模糊聚类描述 | 第41-42页 |
| ·城市交通信号显示状态的描述 | 第42-43页 |
| ·路口交通状态的描述 | 第43页 |
| ·路口交通控制规则集 | 第43-45页 |
| ·基于Q-Learning 的单路口交通信号控制 | 第45-48页 |
| ·模糊聚类状态分析法与 Q 学习算法的结合 | 第45-46页 |
| ·改进的Q 学习算法在单路口交通信号控制中的应用 | 第46-48页 |
| ·单路口交通信号控制Agent 的仿真分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于多 Agent 的交通信号协调控制 | 第50-62页 |
| ·交通信号控制Agent 之间的通讯 | 第50-54页 |
| ·交通信号控制Agent 的通讯内容 | 第50-51页 |
| ·交通信号控制Agent 的通讯语言 | 第51-54页 |
| ·基于多Agent 的交通信号控制系统的协调研究 | 第54-56页 |
| ·对策论的基本理论 | 第54-55页 |
| ·基于对策论的协调方式 | 第55-56页 |
| ·经验知识在协调中的应用 | 第56页 |
| ·基于多Agent 的信号控制系统的协调学习模式描述 | 第56-59页 |
| ·基于多Agent 的交通信号控制系统控制过程 | 第59-60页 |
| ·仿真试验及分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 A | 第69页 |
