城市轨道交通在缓解城市交通压力中起到的作用越来越受到重视,它有客运周转量大、速度快、安全、受干扰少等其它交通工具望尘莫及的优点.正常运行情况下,列车严格按照列车计划运行图运行.但由于许多存在许多随机因素的干扰,列车运行又难免偏离计划运行图,尤其在以列车间隔时间短为显著特点的城市轨道交通系统上,一辆列车的晚点往往会影响其它列车正常运行,有时甚至会影响整个城市轨道交通的有序运营.对列车运行的实时调整能保证系统的运营效率,采用智能的自动调整方法能克服传统人工调整随意性大、对调度员要求高的缺点,能及时、全面的制定优化的调整方案.因此,对列车自动调整的研究很有必要.基于Agent的列车自动调整方法,是针对列车调整问题的动态随机性强、多目标和计算复杂的特点,运用Agent的概念对列车调整中的相关工作单元建模,提出了中心管理Agent、区域Agent、列车Agent的概念.该方法采用IADS的设计思路,采用了层次结构的Agent体系结构,管理Agent位于最高层,中间层是区域Agent,最下层是列车Agent.当列车运行与计划不符时生成调整任务,并由区域Agent传递到管理Agem汇总.管理Agent在每个时刻对调整任务按优先级排序,优先级高的调整任务首先被求解.这样既可保证调整的实时性又可保证调整策略的次优性.另外,各个Agent之间采用消息通信的机制,利用KOML语言实现通信和协作.各层次之间的Agent通过不断的交互和滚动优化,不断调整列车调整策略,以保证策略不断优化.基于Agent的列车运行调整方法利用知识的推理能力和多Agent之间的通信协作机制,不必进行大量的计算,可以在较短的时间内获得调整问题的近优调整策略.另外,系统还具有动态可扩展性等特点.