随着社会经济和城市化的迅速发展,城市中的车辆数量不断增加,进而引起城市交通问题越加突出。交通拥堵成为阻碍城市化的一大问题,必须得到妥善解决。要从根本上解决交通拥堵问题,必须依靠科学的调控和管理。城市交通具有三个典型特点——复杂性、时变性、不确定性。因此,传统的交通控制理论和方法并不能满足城市的交通需求,智能交通控制系统成为解决交通拥堵的必要手段。以现有的两种多智能体交通模型为基础进行改进,设计出一种多智能体交通模型。模型中包含四种不同类型的智能体,以此描述区域交通的多个实体。每个智能体可以与相邻智能体进行通信,以实现交通数据的共享;智能体对大量交通数据快速、准确的进行计算,以保证交通信号方案的实时性。区域协调的目的是最大限度的减少区域内的交通拥堵,实现整个区域的最大畅通。通过博弈论结合多智能体交通模型建立起协调模型,并对多个智能体进行博弈协调,以此决定每个路口的控制策略。在实现了路口控制策略之后,进一步把遗传算法应用到每个路口的信号配时中,最终实现区域交通的优化控制。本文采用典型的VISSIM交通仿真工具结合VB对所计算出的信号配时方案进行仿真。VISSM是目前主流的交通仿真工具,它可以对真实的交通场景进行模拟并取得相关的交通参数;比如车辆的延迟时间、停车时间以及车辆行驶速度等。通过分析仿真得出的交通参数,并对比传统的定时控制方法,可看出作者提出的交通控制方法对于减少交通拥堵显得更加有效、合理。