城市交通是支撑现代城市健康发展的基础,而以交通拥堵为特征的交通问题不仅阻碍着城市的可持续发展,也给人们的日常工作与生活带来严重影响,已经成为困扰世界各国城市发展的普遍问题。由于对交通拥堵的形成过程和演变规律缺乏足够的认识,导致一些治理拥堵的策略和方法缺乏针对性。在现有的道路资源条件下,如何更好地缓解交通拥堵,成为当今解决城市交通问题的重点课题之一。因此开展交通拥堵方面的基础研究工作,深入研究交通拥堵的形成机理和演化过程,以此对交通的控制和管理进行指导,并实施有效的控制策略和方法,对提高交通运输效率、改善交通状况具有重要的理论价值和现实意义。本论文从城市交通拥堵的特性出发,研究交通拥堵的形成机理,探讨交通拥堵状态的突变和演化过程,在此基础上,提出应对交通拥堵的策略和控制方法。本论文的研究工作主要包括以下几个方面:(1)对城市道路交通拥堵进行定性和定量分析,分析交通拥堵的时间和空间分布特性,从交通需求、交通供给、交通参与者以及交通环境等方面分析了产生交通拥堵的相关因素。在此基础上分析交叉口和路段交通拥堵形成过程,以及路网交通拥堵的产生、发展及演变过程,揭示城市道路交通拥堵产生的机理。(2)根据城市道路交通流特性,将交通流划分为4个状态,分析交通拥堵与行程时间的关系,阐述交通流状态演变时行程时间的变化特性。提出基于模糊控制的卡尔曼滤波行程时间预测算法,引入行程时间观测值与预测值的偏差作为新息,通过监测新息的均值和方差的变化,设计了模糊控制器,实现了对预测算法中系统噪声和观测噪声修正系数的在线调节,从而达到实时修正滤波器增益的目的,克服了标准卡尔曼滤波行程时间预测算法自适应差的缺陷。实例分析结果表明,该方法与标准卡尔曼滤波方法相比,提高了预测精度,相对误差基本维持在10%以下,并验证了通过对行程时间变化的预测来分析交通拥堵状态的演化具有可行性。(3)通过分析交通流的非线性、不确定性及突变性等特征,运用突变理论分析交通流状态突变现象,揭示交通拥堵状态突变的机理及交通流状态演变的过程。根据交通流状态表现出的突变特性,以交通波理论为基础,建立以交通密度为状态变量、流量和交通波速为控制变量的交通流突变模型,并对模型稳定性进行分析,确定交通流状态突变临界范围;为了分析交通流状态间的演化过程,提出以易观测的速度为系统状态变量,建立交通流速度突变模型,从三维空间进一步分析了在不同运行状态下交通拥堵演化模式。通过实例,验证了运用突变理论分析交通拥堵状态的突变、不同交通流状态之间相互转化及演变机理等方面的有效性。(4)采用元胞传输模型建立路段和交叉口的交通流仿真模型,通过构建的城市道路的网路结构,仿真分析交通拥堵的形成及扩散特性。以路网拥堵的最大路段数、拥堵时间以及路网平均速度为评价指标,分析诱导信息更新时间、交通流数据采集时间长度和信号控制相位时长对路网交通拥堵的影响,并分析在不同情况下交通拥堵形成与消散的特性。仿真结果表明,合理的诱导信息更新时间和信号相位时长能有效降低路网拥堵规模,缓解路网交通拥堵程度。(5)运用供需平衡理论提出应对交通拥堵的策略,并针对交叉口的拥堵特性提出具体的控制方法。为达到减少交叉口进口道排队长度和平均延误的目的,采用多智能体Agent技术与智能算法相结合,建立交叉口Agent控制结构模型,通过Q学习算法的奖惩机制动态调整不同相位的通行权及信号配时时长,实现单交叉口自适应控制;在此基础上,提出了基于多智能体的城市道路区域协调控制方法,通过多路口Agent之间的协调,实现区域信号控制的全局优化,提高整个区域交通的运输效率。通过仿真实验,与定时控制和感应控制相比,该方法通过交叉口多智能体间的协调使车辆的平均延误明显减小,缓解了区域路网交通拥堵状况。