论文以北京市中关村西区为背景,研究该区域的交通信号网络控制问题。主要通过实时监测车流量,实时优化交通控制模式,来调整信号控制参数以及协调控制道路交通流量,使停车次数和延误时间减至最小,充分提高路网的交通效益。本文的主要研究内容如下:1.针对区域交通路网中各线路的通行能力和功能的不同,将路网分为主干线和支线。路网中支线和主干线上的所有交叉口都设计了控制级模糊控制器,所不同的是只在主干线上两两相邻的交叉口之间设计了协调级模糊控制器,这种控制器能协调主干线上两相邻交叉口的控制信号。这种控制结构使模糊规则数目大大减少,提高控制器运算速度,并且提高了主干线的通行能力,从而改善了整个道路网络的交通状况。2.由于交通系统具有较强的非线性、模糊性和不确定性,是一个典型的分布式系统,论文设计了一种基于Multi-Agent框架体系的区域交通信号控制系统,该框架体系采用了分布式控制结构,以分布式计算模式平衡交通控制网络的计算负荷,从而提高控制系统的实时性和鲁棒性。3.针对Multi-Agent框架体系的分布式控制结构,设计了一种分布式Q学习算法,并且提出了一种适用于交通控制领域的奖惩函数以及分布权值函数。基于分布式Q学习的区域交通信号控制系统摆脱了一般上层监控的递阶控制模式,无需预先了解交通流模型,各交叉口之间的通信量少,是一种具有一定潜力的区域交通信号协调控制模式。论文最后对研究工作进行了总结,并指出了一些今后需进一步研究的问题。本文所采用的交通数据是在中关村西区人工采集的,研究结果已经得到了交通领域有关专家的认可。