交通网络微观仿真采用微观模型对大范围交通网络进行仿真。利用GIS实现数据交换和共享已经成为仿真系统的基本要求。论文结合GIS技术和多智能体技术研究大范围城市交通网络微观仿真，构建宏观网络与微观仿真相结合的城市道路交通网络仿真系统。　　 按照多智能体仿真系统的实现顺序，论文主要研究内容分为三部分：交通仿真环境建模、交通智能体设计、交通多智能体交互。交通仿真环境建模将实际的交通环境抽象为变量和参数的集合，是进行仿真的前提。交通智能体是对交通系统各种角色的抽象，是仿真系统的基本成员。多智能体交互研究智能体之间如何通过通信进行交互，以构成一个完整的系统。　　 论文选取了交通系统中常见的交通要素，从标识信息、属性信息、定位信息、几何信息四个方面进行了详细的GIS数据建模。为了解决路段沿线设施及车辆位置定位问题，提出了通过GIS几何路网和路段线性参考系实现路段纵向定位，通过车道编号实现车辆位置横向定位，通过转向线编号和转向线线性参考系实现交叉口内部定位。　　 论文第二部分采用多智能体建模的Gaia方法对交通系统进行建模，抽象出了车辆智能体、路网智能体、路段智能体、交叉口智能体、路径智能体。车辆智能体采用由路径决策层和反应层构成的混合结构，其它智能体采用纯反应式结构。车辆智能体的反应层由信息层、模型层、综合层、状态层构成。信息层为模型层提供输入和模型参数，模型层将各种输入信息转换成加速度和换道决策，综合层对模型产生的加速度和换道需求进行综合，得到车辆最终的加速度和换道需求，状态层负责每个仿真周期车辆状态更新。路段智能体通过车辆表管理其上行驶的所有车辆，并为车辆提供服务和对路段交通流指标进行统计。交叉口智能体结构以交叉口车辆表和车辆队列为核心，分别用于管理交叉口内部行驶的车辆及将要进入交叉口但尚未通过停止线的车辆。交叉口智能体为车辆通过交叉口提供服务，并负责交叉口排队时间、转向通行时间的统计。路网智能体负责维护整个路网的拓扑结构、延误表、路径限制条件表以及最短路算法求解。路径智能体从路网智能体处获取路径，并为车辆提供路径服务。　　 车辆智能体决策包括路径决策、车辆运动决策、路段交通设施响应、冲突协调。车辆选择出发时刻的最短路径作为决策路径，在行驶的过程中可以通过与路网智能体交互重新规划路径。车辆运动决策包括加速度和换道决策，分别对应车辆纵向运动与横向运动。论文根据车间距将车辆纵向运动状态分为自由行驶、跟驰行驶。又进一步将跟驰过程分为6个连续的阶段：跟驰适应、连续跟驰、减速停车、静止等待、加速跟驰、脱离跟驰。论文给出了以期望间距为基础的各种状态下加速度计算方法。对于车辆横向运动，论文给出了安全换道条件，区分了车辆选择性换道和强制换道，并提出了合作换道模式。强制换道时，车辆以强制换道点为目的减速停车，并不断检查安全换道条件，若到达强制换道点仍然没有成功换道，则与目标车道后车进行直接交互，开始进行合作换道。　　 为了模拟不同类型设施对行车的影响，论文提出了监听-响应机制，并为所有监听器设计了统一的接口。监听器安装在路段智能体上，提前将设施信息通知车辆，模拟驾驶员眼睛对环境的感知；响应器安装在车辆智能体上，与监听器类型一一对应，将各种设施信息映射为车辆的加速度和换道需求，模拟驾驶员对设施的响应。　　 由于各个车辆智能体的目标不一致，必然存在对有限道路资源的竞争，特别是在交叉口，冲突尤为明显。论文将冲突类型分为车辆行人冲突、交叉口合流冲突、直角冲突、左转穿越对向直行冲突、右转直行冲突，并给出了冲突点、冲突车辆的检测方法。车辆遇到冲突点时与冲突车辆竞争通行权，若成功则通过，若不成功则减速避让并继续与冲突车辆的后续车辆竞争通行权。论文给出了各种冲突下安全通过冲突点的条件以及通行权竞争失败后减速度的计算方法，并将交叉口通行权分两级控制，分别对应通过停止线的权限和通过冲突点的权限，模拟车辆通过交叉口的过程。　　 论文第三部分重点讨论智能体之间如何通过通信进行交互，实现车辆智能体在路网的移动。所有智能体构成一个三层的交互体系：车辆智能体位于最底层；中间层包含路段、交叉口、路径智能体，为车辆智能体提供服务；最上层为路网智能体，负责从路段、交叉口智能体中获取路段和转向线的通行时间，并为路径智能体提供路径查询服务。智能体之间采用FIPA-SL语言进行通信。车辆进入路段(交叉口)之前向对应的智能体注册，在行驶过程中不断地通过交互从路段(交叉口)智能体处获取环境信息，更新车辆状态，并通知路段(交叉口)更新相应的车辆表或车辆队列。车辆离开时需要向路段(交叉口)智能体注销。路径智能体将多个查询条件相同的车辆路径请求综合成单个针对路网智能体的路径请求，获取路径后回复车辆，并对路径进行缓存。路网智能体在每个统计周期与所有的路段(交叉口)智能体交互，以获取动态的通行时间，并以此更新延误表，实现延误反馈和动态最短路径查找。