基于元胞自动机的一维交通Nagel-Schrekenberg(NS)模型(K. Nagel and M. Schreckenberg, 1992)、模拟城市网络的二维交通流现象的BML模型(O. Biham, 1992)都取得了有意义的成果。但是，元胞自动机模型规则简单，理论上不完全符合动力学原理，不易理解。多智能体模型考虑复杂的空间决策行为以及外界因素，能更好地模拟移动对象，并赋予其个体属性、空间属性和思想意识。多智能体的核心是通过反应个体结构功能的局部细节模型与全局表现之间的循环反馈和校正，研究局部的细节变化如何突现出复杂的全局行为。全部物体均作为能够相互通讯的Agent仿真交通(Frank Bomarius, 1992).DRACULA模型采用MAS技术分析驾驶员行为，微观仿真(Rossetti etc.,2000)交通行为。 Ehlert模拟具有多个多车道公路、交叉口、交通信号灯和车辆的城域交通网络。这些研究均未对红绿灯控制、不同条件下的交通流作出定量分析。本文定量分析了这两问题，并提出解决方案。