随着国民经济的不断增长,人民生活水平日益提高,汽车保有量也随之增长,随之而来的城市交通问题则不断突显出来。城市交通系统是一个具有随机性、不确定性、实时变化的复杂大系统,采用以往的交通控制方式,已经无法解决日益严峻的交通问题,采用现代科技手段及智能方法来解决城市交通问题成为当前研究的热点。随着分布式人工智能技术的发展,Agent技术和多Agent系统理论成为研究分布式计算环境下软件智能化的基础,由于城市交通控制固有的分布性,采用多Agent技术研究城市交通信号控制问题具有很好的前景。本文结合Agent技术及多Agent系统理论,提出了以单个路口交通信号控制Agent为基础的多Agent分布式协调控制系统。首先,对系统中单路口的交通信号控制Agent进行了结构设计,对其工作过程进行了描述,并对其学习单元的学习模式进行了设计,在此基础上,对基于多Agent的交通信号控制系统的结构进行了设计,并对系统进行了形式化描述。接着,对单个路口的交通状态加以选择,采用模糊聚类方法对车辆到达及信号显示状态进行了定量描述,建立了信号控制规则集,以总停车延误为控制目标,采用改进的Q-学习算法对Agent进行训练,以改进信号控制规则,通过仿真,对文中提出的单路口控制方法进行了仿真。仿真结果表明,该方法优于传统的定时控制和感应控制方式。最后,着重对基于多Agent的分布式信号控制系统中,各信号控制Agent间的信息交互,协调方式,及系统的学习方式进行了描述,并对系统协调的实现进行了仿真,仿真结果表明,文中方法能明显的减少车辆的总延误时间。