随着社会经济的发展,城市道路交通压力日益严峻,交通拥挤、阻塞现象日趋严重,这些问题越来越引起社会的普遍关注。然而仅依靠修建更多的道路,增大城市道路覆盖率等手段已经不能解决日益增长的交通需求,必须将高新尖端技术引入交通运输体系中去,从而达到大幅提高路网通行能力和服务质量的目的。本文在研究和分析了经典的和当今的多个交通信号控制系统的前提下,分析了交通信号控制的发展方向,发现传统的依赖数学模型控制方法的局限性,并且不适合我国城市交通流非机动车和行人较多的实际。为解决我国现代城市交通不断突出的问题,引入人工智能技术等先进技术将交通信号控制系统智能化。论文首先介绍了城市交通信号控制发展史和国内外研究现状,以及基础的交通理论知识。为构建一个城市智能交通系统,论文研究了重要的基础理论方法做支持,包括Agent理论、知识库理论、产生式系统理论和推理机策略等。在此基础上,引入了智能体(Agent)的概念,提出并详述了基于多Agent的城市交通协调控制的整体框架和策略。大胆地尝试将产生式系统融入Agent模型中,以一种新型的高智能体作为系统的一份子,为各种算法、决策、经验知识做载体和执行体。与此同时设计了多个重要业务的模型与算法,包括基于评价指标的信号配时模型与算法、车头时距分布模式匹配算法与Matlab仿真、交通流序列分割算法、交通流预测模型与Matlab仿真、实时调整绿灯时间的模型及模糊控制方法等。通过本论文的研究,为我国当今智能交通系统的研究发展提供了一些新的思路和方法；对信号配时等业务模型算法提供许多参考；对多智能体、知识库、产生式规则和推理机等理论方法的应用研究有一定的参考价值。