当前交通拥堵现象在国内外各种城市中频频发生,要解决这种现象,必然要加强交通控制与管理。在城市交通中,单路口信号控制构成了交叉口线控和面控的基础,是国内外研究的热点。本文针对智能体技术应用于交通信号控制方法展开相关研究,主要工作涉及以下几个方面:在充分学习强化学习原理的基础上,主要对利用Q学习算法进行交通信号控制的5个关键问题进行了探讨,并重点解决了利用Q学习算法所需要的状态空间的离散化,同时也构建了基于Q学习的单路口交通信号控制体系。根据Q学习算法的原理,提出了基于各相位绿灯时间变化的三种动作:增加当前相位绿灯时间Δ秒,保持不变,减少当前相位绿灯时间Δ秒。各个相位分别采用三种动作组成的方案,构成状态转化后的控制动作集。采用此控制动作集,基于周期变化与否,分别建立了以车均延误最小为目的的两个奖惩函数,并提出两种不同的Q学习交通信号控制算法:固定周期与可变周期的Q学习算法。对该信号控制算法进行设计后,给出了算法详细步骤。通过Matlab编程,以一个典型4相位控制的单路口作为算例,分别以固定周期与可变周期的Q学习算法进行信号配时,与Webster法进行了对比,验证了单路口利用Q学习进行交通信号控制的算法具有较好的控制效果。本文最后对研究工作进行了总结,指出了今后需进一步深入研究的问题。