随着世界经济的快速发展,交通需求量急剧膨胀,交通拥挤已经成为一个严重影响人们生活和社会发展的问题。建设高速公路是解决交通拥挤的一个重要途径。高速公路相对普通公路而言,具有快速、高效、方便、舒适、安全等特征。但往往满足不了巨大的交通需求增长,同时也存在着交通拥挤、交通安全和环境污染等问题。　　高速公路交通系统是一个复杂的系统,具有明显的时间性和空间性,在管理和控制上体现出典型的拓扑结构的分布式特性,影响交通控制系统的偶然因素极多,使用传统的控制方法难以达到满意的效果。而智能控制通过模拟人的智能决策方法来达到控制目的,在处理复杂性、不确定性的问题时,具有良好的效果。针对目前智能交通控制系统的现状和交通系统的非线性、不确定性等问题,将Agent技术应用于交通控制系统,设计了一种基于多Agent的高速公路控制系统。　　本文首先回顾总结了高速公路交通控制、多Agent技术以及基于多Agent技术的交通控制在国内外的研究应用现状,并对多Agent技术进行了梳理;接着分析研究了高速公路系统的交通流模型和系统控制方法;然后在高速公路匝道协调控制理论方法及多Agent技术的基础上,构建了基于多Agent技术的高速公路匝道协调控制系统框架,对高速公路系统中的Agent进行建模,研究了系统中的Agent的协作机制。　　在上述研究的基础上,设计了基于多Agent的高速公路控制系统,包括入口匝道控制Agent和区域协调Agent。提出了一种基于Q-学习的入口匝道ALINEA反馈控制算法,并实现了Agent的学习功能。最后在高速公路入口匝道区域控制中加入了基于合同网协议的协调控制策略。入口匝道控制Agent根据需要与相邻的入口匝道控制Agent进行信息交互、协调,调整自身的控制策略,控制本匝道的入口车流量。区域协调Agent只在入口匝道控制Agent向其提出协调请求时对入口匝道控制Agent进行协调控制。体现了基于Agent的分布式协调控制的思想。　　仿真结果表明:基于多智能体的智能交通控制系统拥有一种全新的智能交通控制结构,它能够适应交通系统的复杂性和随机性,较好地克服传统交通控制系统所存在的缺陷。