随着人们对交通的需求不断提高,机动车数量急剧增加。一方面提高了人们的生活水平,另一方面却带来了许多交通问题。其中,交通拥堵现象最为突出也最为常见。多年的实践表明,单纯的依靠增加道路的建设,或者限制车辆数目的增长来抑制交通需求的做法并不能长期有效地解决交通问题。因此,需要对周期、绿灯时间、相位差等交通灯配时参数进行实时控制,有效地对交通流进行引导。为了实现对城市路网交通流的实时控制,并均衡区域内的车流,国内外的相关领域学者针对路网过饱和的情况做了大量的研究。在城市交通网络中,经常出现某些路段较为拥堵,而其它路段内仍有空间未被充分利用的情况。同时,城市路网的交通流拥有较强的时变特性,交通控制需要考虑各种突发事件发生的可能性。为了实现对城市路网交通流的实时控制,并均衡区域内的车流,本文提出了一种多智能体分群一致算法(Multi-agent Consensus Control, MACC)。首先,根据相邻交叉口模型,以路段的空间占有率为网络状态,建立交通网络状态空间模型,描述路网中车流的传递关系。进一步,提出路网多智能体分群一致的概念,根据路网中各路段的不同特性,使用FCM算法将路网路段集划分为若干个非空不交子集,每个子集内路段的空间占有率可达一致,不同子集的一致状态不同。随后,本文将路网中的各条路段抽象为智能体,根据路段的分群一致性设计了状态反馈控制率,相邻的路段多智能体之间可以进行信息交换,发生冲突时,可进行有效地协商和协调。从而,该算法可使路段内的车流密度达到均衡,减轻局部拥堵,减少车辆延误时间。通过采用MATLAB、VB和VISSIM交通仿真软件对北京市望京区域的实际网络进行仿真,仿真结果表明了本文方法的可行性和有效性。