随着信息技术,尤其是网络技术的高速发展,我们的社会发展到了知识经济型社会,人们对知识和人工智能的研究也掀起了一个高潮.知识管理作为从企业管理中产生和发展起来的一种理念和技术,越来越受到研究者们的关注.人工智能领域中的agent技术赋予了软件实体(或软硬件实体)以信念(Belief)、愿望(Decision)、意向(Intention)、能力(Capacity)等特点,大大推动了人工智能技术在理论和实践方面的发展.互联网已经成为人们获取信息的一种重要手段,世界各国的政府也逐步将自己的一些业务搬到了互联网上,也就是说,政府也越来越成为互联网的积极使用者.电子政务正是在这种条件下产生和发展起来的.在本论文中,对我国电子政务的发展状况、发展中的障碍以及相应的解决对策等问题进行了探讨,并讨论了电子政务的实施对城市的可持续发展,以及在政府中实现知识管理的影响.通过使用分类分析算法以及各省份的相关统计数据,对我国电子政务发展的不平衡性进行了研究,按照电子政务的"361"发展原则,对我国的各省份进行了分类.随着电子政务的推进,获取的各种空间信息增多,如何从这些空间信息中获取有用的知识,从而有效地利用这些空间信息成为需要解决的问题.在本论文中,建立了一个agent技术的空间数据挖掘系统模型;该系统首先对数据进行预处理,然后选择合适的数据挖掘算法,并通过合适的方式将挖掘出的知识表达出来.便利的交通系统是我们人类文明发展的表现,也是我们社会必不可少的一个重要的组成部分.信息技术的高度发展为交通领域中的研究工作带来了勃勃生机,从交通基础设施的施工,交通管理、控制和诱导到交通研究工具的开发(主要指交通仿真系统),无不渗透着信息技术的影响.在本论文中,研究了基于agent技术的仿真系统建模方法,并以交通流微观仿真系统为例进行了原型实现.在信息技术的支持下,能够为出行者提供诱导信息,缓解交通拥塞,能够实现对交通流的更科学有效的控制;另一方面,出行者对诱导信息的过度反应也有可能导致"拥塞转移"现象.在本论文中,主要探讨了一种基于时空序列的交通拥塞预测算法和一种基于聚类分析的交通流控制时段划分方法.交通在带给我们便利的同时,它对自然资源和环境的一些负面影响也不容忽视.本论文中,还从生态学的角度对交通问题进行了分析,并在对交通生态因子进行分类研究的基础上提出了交通可持续发展的战略.