文 献 综 述 １．前言 　　我国城市交通道路拥堵现象普遍存在，造成的原因一部分是公路这一基础设施的布局不合理，但更多的是因为传统交通信号灯的定时分配方式，使某一个路口的车辆堆积而另外路口的空闲，道路资源浪费，出行成本增加，环境破坏等问题日益凸显。

为解决这一问题，一方面需要通过新建道路资源、改造交通设施、优化路网结构等方式来实现; 另一方面，需要通过智能化的交通管理与控制手段来提高现有道路交通的运行效率。

通常，交通诱导和控制是提高交通运行效率的重要手段之一，而交通流预测则是交通诱导与控制手段中必不可少的条件。

以新型智能交通信号灯为核心的智能交通控制系统，根据一个周期检测到的车流量自动调整各个路口的红绿灯时长，以调查研究和资料查询所得的数据建立每个相位信号灯时间的数学模型，并用NETLOG软件进行仿真模拟定量研究智能系统下车辆平均等待时间和等待车辆的优化。

２.交通流控制系统的研究发展历程 　　目前，虽然道路交通数据采集设备不断完善使 得交通流状态的快速处理成为可能，但相对于城市规模的迅速扩展、车辆的急剧增多而言，传统交通流预测方法已逐渐难以满足海量数据分析、处理等实际应用需求随着国内外研究者对多智能体 ( Multi － agent) 技术研究的深入，分布式多智能体的模块性、易于扩展性和灵活性等特点为解决城市道路交通管理与交通流预测问题提供了新的思路如 Burmeister基于多智能体研究交通设施间的协作关系，提出了多智能体在交通运输中应用的方法; Ｒoozemond分析［１］了多智能体、神经网络和分布式人工智能在城市交通控制中的应用前景和价值; 张晋对城域混合交通仿真系统的体系结构等进行了研究。

朱 湧，徐建川等人针对目前城市道路交通流预测的问题，研究基于多智能体的城市道路短时交通流预测算法，为城市交通控制与诱导策略提供数据支持［２］。

２.１传统交通流控制系统结构 　　目前使用的区域交通控制分析,主要采取集中式控制系统和分层式控制系统两种方式。

　　集中式控制系统是将区域内的所有信号连接起来,由同一台计算机对整个系统进行集中控制该方式对控制中心系统的要求较高,中心系统的误动将导致整个系统功能的瘫痪,并且大量数据的集中处理及整个系统的集中控制需要庞大的通信传输系统和巨大的存储容量,极大地影响了控制的实时性,并限制了控制的区域范围。

　 　　分层式控制系统由总控制中心、分控制中心和路口级三层构成。

在该结构中,即使其中一个控制中心发生错误,其它区域仍能正常运行,提高了系统的可靠性。