基于Agent的建模与仿真方法(Agent-Based Modeling and Simulation， ABMS)是一种新型的建模与仿真方法，在过去十多年里获得越来越多的关注。一些学者主张ABMS是归纳法和演绎法之外的第三种研究方法。这种类型仿真的特点是没有或者只有很少中间核心的管理与指导，只通过许许多多agent之间的交互影响而存在。ABMS基于Agent的思想和智能模拟复杂系统，通过描述agent之间的交互活动产生复杂系统总体的运行效果。所以，基于agent模型涌现出的特性不是沿着“自顶向下”的方向展开，而是一个“自底向上”的过程。　　 本文基于agent理论和ABMS方法，构建了快速公交系统仿真模型。将乘客、公交车、信号灯抽象为不同的agent，并引入车辆调度agent和站台管理agent，通过乘客agent、车辆调度agent、站台管理agent、公交车agent和信号灯agent之间的交互仿真快速公交系统的运行。其中，站台管理agent是连接乘客agent和公交车agent的纽带。每个站台对应一个站台管理agent，每一个站台管理agent负责管理一个乘客agent队列。车辆调度agent负责整个快速公交系统车辆的产生与调度，并接受公交车agent和站台管理agent发送的消息。信号灯agent根据初始设定的红绿灯交替变换的周期发生状态更替。　　 公交公司根据乘客流量的平峰期和高峰期，来制定不同时间段的发车时刻表。一般做法为发车时间间隔为一固定值，平峰期时该间隔较长，高峰期时较短。此种方案简单，但对诸如个别站点出现乘客“涌现”等问题不易解决。为了降低乘客候车时间，在兼顾公交公司利益的前提下，提出了一种基于动态调整的车辆调度算法。本算法核心思想是：在通常情况下，车辆调度agent根据某方向乘客候车总人数设定平峰与高峰两个发车时间间隔。如果当前个别站台出现某方向乘客“涌现”现象，根据预计得出若现在发车直达该站台的时间，再计算得到该时间范围内已经发出尚未到达该站台的公交车数目，进而求得到达该站台时的预计载客量，再由单车最大载客量计算出所需的车辆数目，然后根据当前库存车辆数目和最近即将到站的公交车时间，做出分析判断，计算得出实际可发车数目，这些车辆直接发往出现乘客涌现的站台，之前所有站台均不停车，且行驶速度高于常规速度，以超车的方式直达目的站台，解决因“涌现”现象导致该站台乘客等待时间过久的问题。　　 本文采用netlogo平台实现了快速公交系统模型，并进行了系统运行仿真实验。实验结果和分析表明，该模型既能够较为逼真地模拟快速公交系统运行，又对缩短乘客等候时间、充分合理利用公交车资源有一定的借鉴作用。需要指出的是：模型假定乘客到站率和下车站号随机产生，这与现实有一定差异。另外，现实中存在多条公交线路共用某段专用车道的情形，因此多条公交线路重叠车道下的仿真与优化是本文进一步研究的课题。