| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·智能交通系统发展概述 | 第8-9页 |
| ·智能交通系统的研究与应用 | 第9-11页 |
| ·城市区域交通控制的发展概况 | 第11-15页 |
| ·传统的城市交通控制 | 第11-13页 |
| ·基于智能计算技术的城市交通控制 | 第13-15页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 区域交通信号网络协调模糊控制 | 第17-29页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·区域协调控制策略 | 第17-19页 |
| ·协调控制算法 | 第19-21页 |
| ·模糊控制器设计 | 第21-27页 |
| ·路口控制级模糊控制器 | 第21-23页 |
| ·协调控制级模糊控制器 | 第23-24页 |
| ·仿真结果 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 区域交通信号控制的Multi-Agent框架体系 | 第29-38页 |
| ·引言 | 第29-31页 |
| ·Agent技术简介 | 第31-32页 |
| ·Multi-Agent在交通控制中的应用研究 | 第32-37页 |
| ·基于Multi-Agent的区域交通控制系统模型 | 第32-35页 |
| ·Multi-Agent学习功能的实现 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 Multi-Agent框架体系中的分布式Q学习算法 | 第38-48页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·分布式Q学习（Q-Learning）简介 | 第39-41页 |
| ·强化学习的基本原理及Q学习算法 | 第39-40页 |
| ·分布式Q-学习算法（Distributed Q-learning Algorithm） | 第40-41页 |
| ·区域交通协调控制中的分布式Q-学习算法的结构 | 第41-47页 |
| ·奖惩函数ri ( s i , ai ) | 第42-43页 |
| ·权值函数f ( i , j ) | 第43-44页 |
| ·控制系统的控制流程 | 第44-45页 |
| ·仿真实验和控制效果分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
