随着智能交通系统的发展,多智能体系统在交通中的应用越来越广泛和深入。本文以智能体技术为基础,对城市快速路中的交通流开展了宏观和微观建模和仿真研究。具体研究内容和取得的结果如下：首先,建立了微观交通智能体构成的多智能体系统模型架构,包括车辆智能体和控制中心智能体。在介绍跟驰模型时引入了动态临界跟驰距离的概念,并给出了估算动态临界跟驰距离的方法,用以区分车辆智能体所处的行驶状态。接着,讨论了换道操作的三个步骤,并根据换道过程中车辆之间的距离关系,计算得到了安全换道的距离条件。然后,设计了快速路主路和入口匝道的车辆智能体在合流区的协作融合控制算法。其原理是在快速路合流区附近设置一个控制中心智能体,用以接收即将通过此处的车辆智能体的实时信息,根据接收到的信息,校验其是否满足安全通行的条件。如果不满足,则对其进行一定的调节,以确保所有车辆都能以较优的姿态通过合流区。并使用Netlogo对算法进行了建模仿真,结果显示其能够有效提高车辆智能体的通行效率。最后,建立了快速路网的宏观交通多智能体系统模型架构,并基于Netlogo实现了北京三环快速路可视化仿真。在仿真中,使用前文改进的跟驰模型和换道模型作为车辆智能体的控制规律,接着将快速路主路分为不同的路段,并监测路段内车辆密度的实时变化情况,使平台能够直观的展示快速路中交通流的演化情况。如果更改仿真平台内部的交通控制规则,用户就能够研究不同交通模型对交通流的影响作用。