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交通问题是全球普遍关注的重要问题，交通问题已严重影响了人类社会经济的正常运行，为此，采用最新的科学技术成果，旨在解决交通问题的“智能运输系统”的研究正在全球范围迅速兴起。Agent技术是计算机和分布式人工智能领域的最新研究成果，是面向对象技术的新发展，Agent技术为复杂问题的解决提供了重要手段，是当今计算机领域的一大研究热点，agent技术为解决交通问题提供了新的思路。本文根据交通领域的这一研究背景，结合agent技术以及智能控制技术的发展，探讨解决交通问题的新方法。 本文首先基于agent理论以及交通系统本身的特点，在分析目前交通控制结构不足的基础上，提出了基于agent的智能交通控制系统结构AITCS（Agent-based Intelligent TrafficControl System），该系统将交通系统的控制策略的制定权放在各个交叉口，各交叉口根据自己的知识并通过相互协作进行交通系统的控制，提高了路口级的智能决策能力，从而使控制系统可更加灵活地适应交通系统复杂多变的特点，为真正实现交通系统的实时智能控制提供了可能。 交通系统是一个复杂的大系统，交通仿真的方法是研究交通问题的重要手段，而agent特有的自治性、协作性等特点为进行智能的仿真提供了更好的方法，是真正适合于交通问题的最佳手段，为此，本文在所提出的基于agent的智能交通控制系统的基础上，着重进行了基于agent的智能交通仿真的研究，探讨了在该仿真系统中车辆、街道、交叉口和交通灯四个主要仿真元素的组成结构特点；在此基础上，本文结合模糊控制技术的优势，将模糊决策方法运用到车辆agent的驾驶决策过程中，探讨了在自由驾驶、跟弛驾驶和超车驾驶过程中，车辆agent根据自身的特性以及外界的交通条件进行驾驶决策的方法；然后，本文分析了agent实现上的研究现状，并根据agent的特点结合其与面向对象技术之间的关系，分析了采用成熟的面向对象的软件开发方法进行agent应用开发的可行性；随后，本文在Windows NT环境下以及运用VC6.0为开发工具论述了交通agent的类实现方法，并开发了基于agent的智能交通仿真原型系统AITSPS（Agent-based Intelligent Traffic SimulationPrototype System），该系统可根据用户不同的需求完成车辆、街道、交叉口、交通灯四类交通agent的设置绘制工作，实现交通场景的可视动态仿真，各agent能根据自己与周围的环境特点进行交互及调整自己的运行状态，并能进行简单的车辆跟弛驾驶、超车驾驶等交通行为的仿真，为今后继续进行基于agent的智能交通控制仿真的研究奠定了基础。 此外，本文还根据目前交通信号控制方法的不足以及现有的运用模糊控制技术进行交通信号控制研究上的欠缺，提出了基于模糊控制的多相位智能拟人信号控制策略，该控制策略以单交叉口的信号控制为研究对象，通过模拟交通指挥者实际进行交通控制的特点，使控制系统能实时根据各相位车辆的多少进行信号的智能控制，仿真结果表明：与普通模糊交通信号控制方法相比，在两相位与多相位的模式中可分别减小平均停车延误平均15％和27％。