城市交通是城市重要的基础设施之一，对城市功能的正常发挥起着重要作用。交通问题已逐步成为全社会关注和讨论的重点，也制约着城市经济的可持续发展。解决城市交通问题的传统措施已无法满足现有城市交通的发展要求，鉴于城市交通的复杂性、传统交通控制方法的局限性以及日臻成熟的人工智能技术的推广应用，本文以多智能体技术、遗传算法、博弈论等现代理论为工具，对城市交通控制的优化技术进行研究。首先，对国内外城市交通系统协调控制的相关研究，特别是对智能体的特征属性、结构模型以及多智能体间的协作与协调方法等进行了分析，结合多智能体的相关特征属性，指出了在城市交通系统协调控制领域中引入多智能体技术的可能性和优越性。其次，对现有交叉口的交通控制方式、控制结构以及基于多智能体的交通系统控制模型进行分析，针对现有基于多智能体的交通模型的不足，结合多智能体技术，探讨了交通协调控制系统中Agent的控制权限和路口Agent内部功能结构；以孤立路口Agent为控制单元，构建了多路口的多Agent交通协调控制系统结构的框架；以该结构框架为基础，以路口的平均车辆延误为目标函数，建立了基于实数编码的遗传算法的孤立路口Agent优化模型；并将该优化模型应用于实际信号控制交叉口的相位配时方案中，得出了“优化后的相位配时方案优于现有控制方案”的结论。最后，应用博弈论知识，对由两个路口组成的简单路网的Agent协调机制和博弈过程进行了探索。对两个路口的Agent中的各自问题进行分析，确立两个路口之间的博弈过程。根据两个路口的实际情况，对路口的控制策略进行优化，并将优化后的性能指标与现有控制方式的性能指标进行对比分析，论证了简单路网的Agent协调机制的可行性、有效性。